因果机器学习(CausalML)前沿创新思路

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结合了传统因果推断与机器学习的 因果机器学习 是目前AI+领域的前沿研究方向，其核心优势在于将因果逻辑融入数据驱动模型，从根本上解决了传统方法的缺陷。因此，它也是突破传统机器学习瓶颈的关键方向， 不仅当下热度高，在未来几年仍会是研究热点。 今年，我们关于因果机器学习的创新可围绕 动态建模、高维数据处理、无监督学习与跨领域应用 这些方面展开，比如结合深度学习与稀疏因果图，开发轻量化混杂控制方法...既有理论深度又有实际价值，故事编好发高区问题不大。 当然，还是建议大家多关注顶会顶刊中相关的最新工作，结合一些具体领域（比如医疗）来展开。我这边整理好了 12篇 因果机器学习最新论文 ，大家需要参考的可直接领取。 扫码添加小享， 回复“ 因果机器 ” 免费获取 全部论文+开源代码 Inferring heterogeneous treat ………………………………