Quantitative Probing: Validating Causal Models Using Quantitative Domain Knowledge

Die Treffen der Causal Inference Working Group dienen als Plattform für Zusammenarbeit und Diskussion, mit einem Schwerpunkt auf der kausalen Datenanalyse in Wissenschaft und Industrie.

Ziel der Gruppe ist es, mit kausalen Techniken intelligente Strategien zur Datenanalyse zu entwickeln, die über den korrelationsbasierten Ansatz der klassischen Statistik hinausgehen, um aus den Daten robuste Informationen zur Kausalität herauszufiltern.

Die Gruppe trifft sich alle drei Wochen zu einer einstündigen virtuellen Sitzung. Die genauen Termine können ihrem Besprechungsplan entnommen werden. Die Treffen bestehen aus Vorträge von Gruppenmitgliedern, Diskussionen über aktuelle Herausforderungen im Arbeitsalltag und dem Austausch von nützlichen Ressourcen. Das Projekt hat gerade erst begonnen und die Arbeitsgruppe sucht noch Teilnehmer:innen, die neugierig auf kausale Data Science sind! Vorkenntnisse in kausaler Inferenz sind nicht erforderlich, einige Grundlagen in Statistik, Data Science und Machine Learning können jedoch hilfreich sein.

Dienstag, 25.10.2022, 15:00 – 16:00 Uhr, Online-Event

Weitere Details unter: https://gitlab.com/causal-inference/working-group/-/wikis/Meeting-schedule.

Zur Anmeldung senden Sie bitte eine Email an causal-inference@posteo.de.

Dies ist ein Event der Causal Inference Working Group.