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Machine Learning 2.0: Inferencia Causal con Machine Learning

23
Septiembre
2021

Tecnología

Machine Learning 2.0: Inferencia Causal con Machine Learning

Conferenciante:

David Adrián Cañones Castellano

Data Scientist y Machine Learning Engineer 

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Tutor Carlos Revilla
Datos de la conferencia:

Título: Machine Learning 2.0: Inferencia Causal con Machine Learning. Cómo evolucionar desde realizar buenas predicciones a entender y controlar las causas.

Día: 23/09/2021

Horario:

20.00 (hora de España)
*Cerciórate bien de la hora en tu país.

Temática:

En esta conferencia hablaremos de los últimos avances en Inferencia Causal y cómo está transformando los departamentos de Data Science de compañías como Google, Microsoft o Uber, especialmente en los últimos dos años.

Probablemente has escuchado muchas veces que la correlación no implica causalidad, pero, ¿sabrías cómo medir las relaciones causa-efecto usando los datos disponibles para ello?


 ¿De qué sirve hoy en día tener un modelo que sea capaz de predecir muy bien si no conocemos las palancas que accionar para poder actuar sobre los valores de esas predicciones?

En esta conferencia:

  • Explicaremos la diferencia entre correlación y causalidad, definiendo toda la terminología de los modelos causales.
  • Explicaremos qué es la inferencia causal y las técnicas tradicionales que se han utilizado desde hace muchos años para intentar medir relaciones causa-efecto.
  • Indagaremos en detalle en los ensayos aleatorios, la técnica tradicional de inferencia causal por excelencia, evaluando sus puntos fuertes y sus puntos débiles.
  • Veremos ejemplos clásicos donde se ha utilizado inferencia causal con gran éxito, como el sector médico o el marketing.
  • Extenderemos los modelos tradicionales utilizando Machine Learning y aprenderemos cómo este tipo de técnicas híbridas han revolucionado la Inferencia Causal durante los últimos años.
  • Introduciremos varios modelos de inferencia causal considerados exóticos, como las Redes Bayesianas.
  • Explicaremos las diferentes soluciones (librerías) open-source existentes para realizar inferencia causal. Algunas de estas librerías han sido desarrolladas y liberadas por empresas como Google, Microsoft, Uber, o McKinsey.
  • Veremos los principales casos de uso donde actualmente las nuevas técnicas de inferencia causal están dominando el mercado.
  • Expondremos los resultados de proyectos reales desarrollados en WhiteBox en los que hemos aplicado inferencia causal con éxito.

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