Peter Bühlmann

Présentation d'un cadre structuré pour une meilleure sélection de modèles et gestion des erreurs.

Découvre comment des modèles d'apprentissage automatique solides gèrent différentes sources de données pour des prédictions plus précises.

Les chambres causales fournissent des données réelles pour valider les méthodes d'IA à travers des expériences contrôlées.

Un aperçu sur comment on apprend la cause et l'effet dans différents domaines.