Причинно-следственные связи через DAG | Как работать с неучтенными конфаундерами

🤝 Ваши инженеры используют Claude, а отделы продаж, эксплуатации и финансов — нет? Я решаю эту проблему для компаний-разработчиков программного обеспечения с численностью персонала от 50 до 200 человек: https://aibuilder.academy/yt/ASU5HG5EqTM Это четвертое видео из серии о причинно-следственных эффектах. В предыдущем видео мы увидели, что можно оценить любой причинно-следственный эффект для марковской причинно-следственной модели. Однако оставался вопрос о том, как обрабатывать модели, которые не являются марковскими. В этом видео мы начинаем отвечать на этот вопрос с помощью двух простых и быстрых графических критериев для оценки причинно-следственных эффектов. Плейлист серии:    • Causality   Блог: https://medium.com/towards-data-scien... Ресурсы: Введение в причинно-следственный анализ Джудеи Перла: https://www.degruyter.com/document/do... Об идентификации причинно-следственных эффектов Тиана и Шиптсера: https://faculty.sites.iastate.edu/jti... Введение - 0:00 Идентифицируемость - 0:28 Марковские модели - 2:12 Ненаблюдаемые факторы, влияющие на результат - 3:19 Критерии «задней двери» и «передней двери» - 4:18 Путь «задней двери» - 4:44 Блокирование - 5:22 Критерий «задней двери» - 7:27 Критерий «передней двери» - 9:14