La causalité et l'apprentissage automatique invariant

Cette séance de cours couvre les concepts de causalité, de corrélation et de corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, soulignant l'importance de distinguer entre eux. Il traite des problèmes qui se posent lorsque les modèles d'apprentissage automatique ignorent le lien de causalité et les biais qui peuvent résulter de corrélations fallacieuses. L'objectif est d'éliminer ces corrélations fallacieuses grâce aux techniques d'atténuation des biais et à l'inférence causale. En outre, la séance de cours explore l'idée de l'invariance entre les environnements et le développement de modèles invariants pour améliorer la robustesse, réduire les biais et améliorer la généralisation dans les applications d'apprentissage automatique.