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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是一本理論扎實(shí)，同時(shí)聯(lián)系實(shí)際應(yīng)用的圖書。全書系統(tǒng)地介紹了因果推斷的基本知識(shí)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法和基于因果推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其在一些重要領(lǐng)域的應(yīng)用。全書共分6章。第1章從潛結(jié)果框架和結(jié)構(gòu)因果模型出發(fā)，介紹因果推斷的基本概念和方法。第2章介紹近年統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的一些重要的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的因果推斷方法。第3章介紹能夠提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的泛化能力的因果表征學(xué)習(xí)。第4章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性與公平性。第5章介紹因果機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)和學(xué)習(xí)排序中的應(yīng)用。第6章是對(duì)全書的一個(gè)總結(jié)和對(duì)未來的展望。本書對(duì)結(jié)合因果推斷和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實(shí)踐進(jìn)行了介紹。通過閱讀本書，讀者不僅可以掌握因果機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，還可對(duì)本書中提到的論文代碼進(jìn)行鉆研，從而在實(shí)踐中加深對(duì)因果機(jī)器學(xué)習(xí)的理解。

作者簡(jiǎn)介

　　郭若城，倫敦字節(jié)跳動(dòng)人工智能實(shí)驗(yàn)室機(jī)器學(xué)習(xí)研究員。研究重點(diǎn)為因果推斷和可置信的機(jī)器學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)、搜索排序和圖數(shù)據(jù)中的應(yīng)用。曾獲美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)杰出計(jì)算機(jī)科學(xué)博士生獎(jiǎng)項(xiàng)。程璐，美國(guó)伊利諾伊芝加哥分校計(jì)算機(jī)系助理教授，于2022年獲美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)（ASU）計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)博士學(xué)位，師從劉歡教授。研究方向包括社會(huì)負(fù)責(zé)任人工智能，具體為人工智能的公平性、可解釋性、隱私保護(hù)、可泛化性、對(duì)社會(huì)的公益性、因果機(jī)器學(xué)習(xí)，以及社會(huì)計(jì)算。劉昊，美國(guó)加州理工學(xué)院在讀計(jì)算機(jī)專業(yè)博士生，本科畢業(yè)于南京大學(xué)匡亞明學(xué)院，研究方向?yàn)榭芍眯诺臋C(jī)器學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)。劉歡，美國(guó)亞利桑那州立大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授，ACM Fellow、AAAI Fellow、AAAS Fellow、IEEE Fellow。研究重點(diǎn)是開發(fā)人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和社會(huì)計(jì)算的計(jì)算方法，并設(shè)計(jì)高效的算法有效地解決了從基礎(chǔ)研究、特征選擇、社會(huì)媒體挖掘到現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用的問題。

圖書目錄

第1章因果推斷入門 1
1.1 定義因果關(guān)系的兩種基本框架 1
1.1.1 結(jié)構(gòu)因果模型 3
1.1.2 潛結(jié)果框架 17
1.2 因果識(shí)別和因果效應(yīng)估測(cè) 21
1.2.1 工具變量 22
1.2.2 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì) 27
1.2.3 前門準(zhǔn)則 30
1.2.4 雙重差分模型 32
1.2.5 合成控制 34
1.2.6 因果中介效應(yīng)分析 39
1.2.7 部分識(shí)別、ATE的上下界和敏感度分析 44
第2章用機(jī)器學(xué)習(xí)解決因果推斷問題 52
2.1 基于集成學(xué)習(xí)的因果推斷 53
2.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的因果推斷 57
2.2.1 反事實(shí)回歸網(wǎng)絡(luò) 57
2.2.2 因果效應(yīng)變分自編碼器 62
2.2.3 因果中介效應(yīng)分析變分自編碼器 69
2.2.4 針對(duì)線上評(píng)論多方面情感的多重因果效應(yīng)估計(jì) 71
2.2.5 基于多模態(tài)代理變量的多方面情感效應(yīng)估計(jì) 74
2.2.6 在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中解決因果推斷問題 77
第3章因果表征學(xué)習(xí)與泛化能力 82
3.1 數(shù)據(jù)增強(qiáng) 84
3.1.1 利用眾包技術(shù)的反事實(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng) 84
3.1.2 基于規(guī)則的反事實(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng) 89
3.1.3 基于模型的反事實(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng) 91
3.2 提高模型泛化能力的歸納偏置 96
3.2.1 使用不變預(yù)測(cè)的因果推理 96
3.2.2 獨(dú)立機(jī)制原則 101
3.2.3 因果學(xué)習(xí)和反因果學(xué)習(xí) 102
3.2.4 半同胞回歸 103
3.2.5 不變風(fēng)險(xiǎn)最小化 105
3.2.6 不變合理化 113
第4章可解釋性、公平性和因果機(jī)器學(xué)習(xí) 120
4.1 可解釋性 121
4.1.1 可解釋性的屬性 122
4.1.2 基于相關(guān)性的可解釋性模型 124
4.1.3 基于因果機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性模型 127
4.2 公平性 144
4.2.1 不公平機(jī)器學(xué)習(xí)的典型實(shí)例 145
4.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)不公平的原因 147
4.2.3 基于相關(guān)關(guān)系的公平性定義 149
4.2.4 因果推斷對(duì)公平性研究的重要性 153
4.2.5 因果公平性定義 156
4.2.6 基于因果推斷的公平機(jī)器學(xué)習(xí) 162
4.3 因果推斷在可信和負(fù)責(zé)任人工智能的其他應(yīng)用 166
第5章特定領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí) 169
5.1 推薦系統(tǒng)與因果機(jī)器學(xué)習(xí) 170
5.1.1 推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介 170
5.1.2 用因果推斷修正推薦系統(tǒng)中的偏差 180
5.2 基于因果推斷的學(xué)習(xí)排序 196
5.2.1 學(xué)習(xí)排序簡(jiǎn)介 197
5.2.2 用因果推斷修正學(xué)習(xí)排序中的偏差 201
第6章總結(jié)與展望 212
6.1 總結(jié) 212
6.2 展望 218
術(shù)語(yǔ)表 220
參考文獻(xiàn) 232