Data Fest Online 2021
Interpretable & Causal ML track ods.ai/tracks/interpretable-m...
Спикер:
Дмитрий Павлов, Студент МФТИ, лаборатория финансовых технологий МФТИ и Тинькофф
"Многие важные задачи бизнеса и науки описываются с использованием временных рядов. Когда дело доходит до исследования собранных данных, аналитикам приходится иметь дело с причинно-следственными связями. Например: Как повлияла маркетинговая компания на продажи? Как использование препарата сказалось на здоровье пациента? Есть ли причинно-следственная связь между короткой и долгой метриками продукта? К сожалению не существует универсального алгоритма, но есть методы, требующие несколько предположений, позволяющие дать ответы на эти вопросы. В докладе я расскажу о двух типах задачах causal inference, встречаемых в контексте работы с временными рядами:
Causal Treatment Effect Estimation on Time Series,
Causal Discovery for Time Series,
и методах их решения. Также расскажу о работах, в которых решались эти две задачи. Ознакомиться с оригинальной статьей можно по ссылке: arxiv.org/abs/2102.05829"
Посмотреть эфир и список треков и организаторов: datafest.ru/2021/
Зарегистрироваться на фест и получить доступ к трекам: ods.ai/events/datafest2021
Вступить в сообщество: ods.ai/
Соцсети Data Fest:
t.me/datafest
datafest