Causal Inference and Causal Learning for AI: Interventions, Identification, Counterfactuals, and Causal Decisions
Lingua: inglese
Editore: BestAI Press, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Aggiungi al carrelloCodice articolo I-9798907070431
- Titolo
- Causal Inference and Causal Learning for AI: Interventions, Identification, Counterfactuals, and Causal Decisions
- Autore
- Wang, Guangyu
- Editore
- BestAI Press
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798907070431
Organized around an identification-first framework, the book unifies potential outcomes and structural causal models through a common chain: causal question, estimand, assumptions, identification, estimation, diagnostics, sensitivity, transport, and decision. It develops randomized and platform experiments, nonparametric identification, doubly robust and orthogonal machine learning, heterogeneous treatment effects, policy learning and off-policy evaluation, instrumental variables and quasi-experiments, partial identification and sensitivity analysis, longitudinal treatment, mediation, transportability, data fusion, causal discovery, and causal representation learning.
Throughout, the mathematics is tied directly to the construction and deployment of modern AI systems: data filtering and synthetic data, post-training interventions, model and reward evaluation, online rollout, model-generated labels and judges, routing policies, long-horizon agents, tool use, and mechanistic interventions inside trained networks. The emphasis is not on a catalogue of algorithms, but on a more durable question: what causal claim is actually determined by the available data and assumptions, and what remains valid when that claim is turned into an AI decision?
Written for graduate students, researchers, and technically oriented practitioners, this volume provides a compact but rigorous bridge between classical causal inference, modern causal machine learning, and the decision problems that arise across the AI lifecycle.
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