Causal Machine Learning

Einführung, Case Studies, Software

Inhalte des Seminars

Causal Machine Learning / AI hat sich zu einem neuen Feld entwickelt, das kausale Inferenz und moderne Methoden des maschinellen Lernens kombiniert und sowohl in Forschung als auch Industrie aktuell große Aufmerksamkeit erfährt. Causal ML ist insbesondere für die zielgenaue Entscheidungsfindung in vielen Unternehmensbereichen relevant, z.B. im Marketing, Pricing, Financial Planning oder Production Optimization. Causal ML verbindet leistungsstarke Vorhersagealgorithmen mit kausaler Modellierung.

In diesem Seminar werden die Grundlagen und Ideen von kausaler Inferenz und Causal Machine Learning vorgestellt. Dazu wird zunächst gezeigt, warum viele Probleme nicht einfach mit KI / Machine Learning (korrelations-basiert) gelöst werden können, sondern kausale Methoden notwendig sind. Neben Lösungsmöglichkeiten und aktuellen Entwicklungen werden Anwendungen aus den Bereichen (Dynamic) Pricing, targeted Marketing und A/B testing vorgestellt.

Ziele des Seminars

Ihr Referent

Prof. Dr. Martin Spindler

Director

Martin Spindler is a Professor of Data Science, Statistics & Econometrics at the University of Hamburg and the founder of Economic AI. Specializing in the theory and application of Machine Learning and AI — especially Causal Machine Learning — he holds degrees from the University of Regensburg and University of Munich, where he also earned his PhD. A regular visiting scholar at MIT, Martin established Economic AI to help businesses harness state-of-the-art solutions for a competitive edge.

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