Полина Окунева | Causal Inference. Advanced методы моделирования

Полина Окунева, ведущий аналитик Glowbyte, рассказывает об усовершенствованных методах моделирования причинно-следственного эффекта с опорой на библиотеки causalML и EconML: X-, R-, DR-learner, Domain Adaptation Learner, Doubly Robust Instrumental Variable learner, Tree-based algorithms (DDP, CTS). Рассматривает основные плюсы и минусы методов и особенности их применения. Полезные ссылки Мероприятие Data Fest Online 3.0: https://ods.ai/events/datafestonline2022 Трек Reliable ML: https://ods.ai/tracks/reliable-ml-df2022 Telegram канал Reliable ML: https://t.me/reliable_ml Наши соц.сети Telegram: https://t.me/datafest Вконтакте: https://vk.com/datafest Twitter: https://twitter.com/NewsOds