Todos sabemos que correlación no es igual a causalidad. La mayoría de modelos de Machine Learning en la actualidad buscan correlaciones de los datos con el objetivo. La causalidad viene como herramienta para identificar los factores que afectan al objetivo y de qué manera lo hacen. El objetivo de esta charla es proporcionar unos conocimientos básicos, así como las herramientas para poder solucionar problemas de inferencia y modelado causal en Python.
En esta presentación explicaremos de forma práctica los conceptos y técnicas básicas de inferencia causal en python así como la relevancia que estas técnicas tienen para mejorar los procesos basados en machine learning. Las técnicas de inferencia causal y “causal discovery” nos permiten responder a preguntas para las que las técnicas de analítica predictiva y métodos de clasificación/regresión habituales no tienen respuestas. Básicamente nos permite responder usando datos observacionales a la pregunta de porqué se ha producido un determinado efecto, y como debería haber actuado para que se hubiera producido un efecto distinto. Por otro lado nos permiten comprender y corregir los efectos que tienen sobre nuestros sistemas predictivos el efecto de sesgos de selección y el efecto de construcción de modelos condicionados o balanceados sobre algún estrato. Los principios que nos permiten entender estos efectos permiten desarrollar modelos de aprendizaje explicables, permiten corregir sesgos indeseados, y otorga mayor robustez al desplazamiento de dominio (domain shift) en la aplicación de los modelos. En esta presentación explicaremos estos conceptos de forma práctica y para ello usaremos las librerias DoWhy y CausalML. **Referencias:** *“Concept and Principles of Causality “*, Miguel F. Alarcon, https://medium.com/hotel-tech-stories/concept-and-principles-of-causality-d687832d6f5d *“The Book of Why.”*. Pearl, Judea, and Dana Mackenzie.Harlow, England: Penguin Books. 2019. *“Elements of Causal Inference, Foundations and Learning Algorithms”*, Jonas Peters, Dominik Janzing and Bernhard Schölkopf. *"A unified survey of treatment effect heterogeneitymodelling and uplift modelling"*.W Zhang, J Li, L Liu - ACM Computing Surveys (CSUR), 2021 *“Introduction to Causal Inference course”*, Brady Neal, https://www.bradyneal.com/causal-inference-course **Paquetes Python:** Microsoft DoWhy, https://github.com/py-why/dowhy Uber CausalML: https://github.com/uber/causalml
Speakers: Miguel F Alarcon