Inférence causale : Structures de graphes d'apprentissage

Cette séance de cours couvre le sujet de l'inférence causale, en se concentrant sur l'apprentissage des structures graphiques pour effectuer un raisonnement causal. L'instructeur explique l'algorithme SGS, qui consiste à apprendre le squelette et l'orientation d'un graphe acyclique dirigé (DAG). La séance de cours discute des hypothèses, telles que l'absence de variables latentes, et détaille le processus en deux phases de l'apprentissage du squelette et de l'orientation des bords. Différents tests sont présentés, y compris des tests de dépendance conditionnelle et d'indépendance, pour éliminer les bords et orienter correctement le graphique. L'objectif est d'inférer des relations causales à partir de données d'observation, avec des exemples et des applications pratiques.