Causal Machine Learning

Causal Machine Learning / AI hat sich zu einem neuen Feld entwickelt, das kausale Inferenz und moderne Methoden des maschinellen Lernens kombiniert und sowohl in Forschung als auch Industrie aktuell große Aufmerksamkeit erfährt. Causal ML ist insbesondere für die zielgenaue Entscheidungsfindung in vielen Unternehmensbereichen relevant, z.B. im Marketing, Pricing, Financial Planning oder Production Optimization. Causal ML verbindet leistungsstarke Vorhersagealgorithmen mit kausaler Modellierung.

In diesem Seminar werden die Grundlagen und Ideen von kausaler Inferenz und Causal Machine Learning vorgestellt. Dazu wird zunächst gezeigt, warum viele Probleme nicht einfach mit KI / Machine Learning (korrelations-basiert) gelöst werden können, sondern kausale Methoden notwendig sind. Neben Lösungsmöglichkeiten und aktuellen Entwicklungen werden Anwendungen aus den Bereichen (Dynamic) Pricing, targeted Marketing und A/B testing vorgestellt.

• Einführung in die Grundlagen von kausaler Inferenz und Causal ML.
• Verstehen der Grenzen von aktuellen KI-Anwendungen.
• Use Cases von Causal ML / AI.

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