本文提出了一种应对统计与结构不确定性的可扩展因果机器学习方法，旨在提升决策能力与知识获取。
原文标题：【牛津大学博士论文】观察性因果机器学习中的结构性和统计不确定性
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
本论文探讨了一种能够有效应对统计和结构不确定性的可扩展因果机器学习（Causal ML）方法。因果机器学习应用广泛，涉及因果效应推断、因果推理与因果结构发现等任务，尤其适用于大数据集和复杂的高维输入/输出模式，如图像、文本、时间序列和视频。论文重点分析了统计不确定性，指的是在有限数据集上拟合机器学习模型时的挑战，它能影响因果效应预测的合理性，并随着训练样本的增多而逐步缩小，从而帮助做出更明智的决策。此外，结构不确定性源于对因果结构的不明确理解，通常需要进一步假设数据生成过程或与世界的互动。通过提出的新方法，研究表明在因果机器学习算法设计与应用中，考虑可扩展性与不确定性的重要性将有助于提升决策能力和知识发现。此研究为因果机器学习的未来发展奠定了基础，期待为相关研究提供更有力的支持。
怜星夜思：
1、因果机器学习在实际应用中如何处理不确定性？
2、统计不确定性和结构不确定性具体的区分在哪里?
3、因果机器学习的未来可能会朝什么方向发展？
2、统计不确定性和结构不确定性具体的区分在哪里?
3、因果机器学习的未来可能会朝什么方向发展？
原文内容
来源：专知本文约1000字，建议阅读5分钟
在本论文中，我们开发了能够有效应对统计和结构不确定性的可扩展因果ML方法。
因果机器学习（Causal ML） 处理各种任务，包括因果效应推断、因果推理和因果结构发现。本论文探讨了适用于大数据集和复杂高维输入/输出模式（如图像、文本、时间序列和视频）的因果ML方法中的不确定性。可扩展性对于高效处理大量信息和预测复杂关系至关重要。随着模型灵活性的提升，传达未知信息变得愈加重要。我们考察了两种主要的不确定性类型：统计不确定性和结构不确定性。统计不确定性在拟合机器学习模型到有限数据集时产生，解决这一不确定性有助于预测一系列合理的因果效应，随着训练样本的增加而缩小，从而促进更明智的决策并指示需要进一步理解的领域。结构不确定性则源于对因果结构的模糊认识，通常需要对数据生成过程或与世界的互动做出进一步假设。在本论文中，我们开发了能够有效应对统计和结构不确定性的可扩展因果ML方法。我们展示了在因果ML算法设计和应用中考虑可扩展性和不确定性的重要性，提升决策能力和知识获取。我们的贡献旨在推动因果机器学习领域的发展，为未来研究奠定基础。
