Explore des algorithmes de diffusion fiables, en se concentrant sur l'ordre causal et la fiabilité uniforme, avec des exercices sur les propriétés des détecteurs de défaillance et l'optimisation de la mémoire.
Explore l'inférence causale en épidémiologie, en mettant l'accent sur l'impact de la COVID-19 sur la naissance prématurée et en perfectionnant les stratégies de traitement du cancer de la prostate.
Explore la causalité, la corrélation et les corrélations fallacieuses dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur l'atténuation des biais et l'invariance entre les environnements.
Explore la transmission causale et l'ordre total dans des algorithmes distribués, y compris des exercices sur la propriété d'ordre total et la transformation de consensus.
Enquêter sur la façon dont le mois de naissance influence le succès des athlètes, analyser l'ensemble de données des athlètes japonais pour explorer les tendances dans les dates de naissance et les professions.
Introduit des variables instrumentales pour résoudre les problèmes d'endogenèse, en utilisant des exemples pour illustrer les applications pratiques et les exigences d'essai.
