Telegram Group & Telegram Channel
Causal Inference - как делать правильные выводы из данных

Наверное, вы не раз слышали о том, что корреляция не доказывает причинно-следственную связь.
Простых иллюстраций в реальной жизни много - например, сон в уличной обуви коррелирует с головной болью на следующее утро, но это не значит, что ботинки влияют на мозг 😁

Когда вы читаете о каких-то результатах исследований (особенно в новостях), в них могут быть ошибки как статистического характера, так и неправильная интерпретация результатов (учёные могут ошибаться или обманывать, шок).

Этот феномен играет роль и в ML, например, в рекомендательных системах. Часть алгоритмов уязвима к ситуации, когда некоторые объекты в данных встречаются сильно чаще других, у них больше положительных откликов, и алгоритмы начинают выбирать популярные объекты для пользователя просто из-за их популярности, а это плохо.

Вы можете очень сильно прокачать своё критическое мышление и способность делать правильные выводы, посмотрев хотя бы треть этого прекрасного плейлиста про Сausal Inference. Это короткие видео, в которых автор подробно объясняет основы этой области. Требуется базовая грамотность в теории вероятностей. Добавляйте себе в закладки, запишите просмотр в цели на 2023 ✍️

Посмотрев, вы поймёте, почему надёжный вывод можно сделать только в условиях эксперимента с фактором случайности, в чём математический смысл "поправок" в исследованиях, и почему даже с ними вывод не становится надёжным.

@knowledge_accumulator



tg-me.com/knowledge_accumulator/51
Create:
Last Update:

Causal Inference - как делать правильные выводы из данных

Наверное, вы не раз слышали о том, что корреляция не доказывает причинно-следственную связь.
Простых иллюстраций в реальной жизни много - например, сон в уличной обуви коррелирует с головной болью на следующее утро, но это не значит, что ботинки влияют на мозг 😁

Когда вы читаете о каких-то результатах исследований (особенно в новостях), в них могут быть ошибки как статистического характера, так и неправильная интерпретация результатов (учёные могут ошибаться или обманывать, шок).

Этот феномен играет роль и в ML, например, в рекомендательных системах. Часть алгоритмов уязвима к ситуации, когда некоторые объекты в данных встречаются сильно чаще других, у них больше положительных откликов, и алгоритмы начинают выбирать популярные объекты для пользователя просто из-за их популярности, а это плохо.

Вы можете очень сильно прокачать своё критическое мышление и способность делать правильные выводы, посмотрев хотя бы треть этого прекрасного плейлиста про Сausal Inference. Это короткие видео, в которых автор подробно объясняет основы этой области. Требуется базовая грамотность в теории вероятностей. Добавляйте себе в закладки, запишите просмотр в цели на 2023 ✍️

Посмотрев, вы поймёте, почему надёжный вывод можно сделать только в условиях эксперимента с фактором случайности, в чём математический смысл "поправок" в исследованиях, и почему даже с ними вывод не становится надёжным.

@knowledge_accumulator

BY Knowledge Accumulator


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/knowledge_accumulator/51

View MORE
Open in Telegram


Knowledge Accumulator Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram is riding high, adding tens of million of users this year. Now the bill is coming due.Telegram is one of the few significant social-media challengers to Facebook Inc., FB -1.90% on a trajectory toward one billion users active each month by the end of 2022, up from roughly 550 million today.

How To Find Channels On Telegram?

There are multiple ways you can search for Telegram channels. One of the methods is really logical and you should all know it by now. We’re talking about using Telegram’s native search option. Make sure to download Telegram from the official website or update it to the latest version, using this link. Once you’ve installed Telegram, you can simply open the app and use the search bar. Tap on the magnifier icon and search for a channel that might interest you (e.g. Marvel comics). Even though this is the easiest method for searching Telegram channels, it isn’t the best one. This method is limited because it shows you only a couple of results per search.

Knowledge Accumulator from fr


Telegram Knowledge Accumulator
FROM USA