Çıkarım (nedensel) modelleri

İş Dünyası için Machine Learning

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Nedensellik nedir?

• Belirli eylemlerin ilgilenilen sonuç üzerindeki etkisini (nedensel ilişkiyi) belirler
• "Neden?" sorularını yanıtlar
• Performansa göre yorumlanabilirliği önceletir
• Modeller, gözlemsel verideki örüntüleri bulup nedensel sonuçlar çıkarır

Deneyler vs. gözlemler

• Deneyler tasarlanır ve nedensel sonuçlar garanti edilir; örn. A/B testleri
• Deneyler imkansızsa (etik dışı, çok pahalı vb.), modeller (gözlemsel çalışmalar) belirli girdilerin çıktı üzerindeki etkisini hesaplar
• Mümkün olduğunda deneyler gözlemsel çalışmalara her zaman tercih edilir

En iyi uygulamalar

1. Mümkün olan her yerde deney yapın
2. Sürekli deney pahalıysa, periyodik (çeyreklik, yıllık) yapın ve kıyas ölçütü olarak kullanın
3. Hiç deney yapılamıyorsa, nedensel model kurun; bu ileri yöntem gerektirir

Çıkarım modeli örneği

Çıkarım - eğitim

Çıkarım - öğrenme

Çıkarım - regresyon katsayıları

Çıkarım - yorumlama

Haydi pratik yapalım!

İş Dünyası için Machine Learning