Show notes are at https://stevelitchfield.com/sshow/chat.html
…
continue reading
תוכן מסופק על ידי DataTalks.Club. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי DataTalks.Club או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
Player FM - אפליקציית פודקאסט
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
התחל במצב לא מקוון עם האפליקציה Player FM !
Democratizing Causality - Aleksander Molak
MP3•בית הפרקים
Manage episode 375291705 series 2831626
תוכן מסופק על ידי DataTalks.Club. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי DataTalks.Club או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
We talked about:
- Aleksander's background
- Aleksander as a Causal Ambassador
- Using causality to make decisions
- Counterfactuals and and Judea Pearl
- Meta-learners vs classical ML models
- Average treatment effect
- Reducing causal bias, the super efficient estimator, and model uplifting
- Metrics for evaluating a causal model vs a traditional ML model
- Is the added complexity of a causal model worth implementing?
- Utilizing LLMs in causal models (text as outcome)
- Text as treatment and style extraction
- The viability of A/B tests in causal models
- Graphical structures and nonparametric identification
- Aleksander's resource recommendations
Links:
- The Book of Why: https://amzn.to/3OZpvBk
- Causal Inference and Discovery in Python: https://amzn.to/46Pperr
- Book's GitHub repo: https://github.com/PacktPublishing/Causal-Inference-and-Discovery-in-Python
- The Battle of Giants: Causality vs NLP (PyData Berlin 2023): https://www.youtube.com/watch?v=Bd1XtGZhnmw
- New Frontiers in Causal NLP (papers repo): https://bit.ly/3N0TFTL
Free MLOps course: https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp Join DataTalks.Club: https://datatalks.club/slack.html Our events: https://datatalks.club/events.html
167 פרקים
MP3•בית הפרקים
Manage episode 375291705 series 2831626
תוכן מסופק על ידי DataTalks.Club. כל תוכן הפודקאסטים כולל פרקים, גרפיקה ותיאורי פודקאסטים מועלים ומסופקים ישירות על ידי DataTalks.Club או שותף פלטפורמת הפודקאסט שלהם. אם אתה מאמין שמישהו משתמש ביצירה שלך המוגנת בזכויות יוצרים ללא רשותך, אתה יכול לעקוב אחר התהליך המתואר כאן https://he.player.fm/legal.
We talked about:
- Aleksander's background
- Aleksander as a Causal Ambassador
- Using causality to make decisions
- Counterfactuals and and Judea Pearl
- Meta-learners vs classical ML models
- Average treatment effect
- Reducing causal bias, the super efficient estimator, and model uplifting
- Metrics for evaluating a causal model vs a traditional ML model
- Is the added complexity of a causal model worth implementing?
- Utilizing LLMs in causal models (text as outcome)
- Text as treatment and style extraction
- The viability of A/B tests in causal models
- Graphical structures and nonparametric identification
- Aleksander's resource recommendations
Links:
- The Book of Why: https://amzn.to/3OZpvBk
- Causal Inference and Discovery in Python: https://amzn.to/46Pperr
- Book's GitHub repo: https://github.com/PacktPublishing/Causal-Inference-and-Discovery-in-Python
- The Battle of Giants: Causality vs NLP (PyData Berlin 2023): https://www.youtube.com/watch?v=Bd1XtGZhnmw
- New Frontiers in Causal NLP (papers repo): https://bit.ly/3N0TFTL
Free MLOps course: https://github.com/DataTalksClub/mlops-zoomcamp Join DataTalks.Club: https://datatalks.club/slack.html Our events: https://datatalks.club/events.html
167 פרקים
Toate episoadele
×ברוכים הבאים אל Player FM!
Player FM סורק את האינטרנט עבור פודקאסטים באיכות גבוהה בשבילכם כדי שתהנו מהם כרגע. זה יישום הפודקאסט הטוב ביותר והוא עובד על אנדרואיד, iPhone ואינטרנט. הירשמו לסנכרון מנויים במכשירים שונים.