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Um novo método melhora a compreensão das variáveis externas na otimização.

Uma nova abordagem bayesiana melhora os métodos para aprender estruturas de DAG a partir de dados.

Um novo algoritmo melhora o aprendizado de relações complexas entre variáveis usando MAGs.

Apresentando gráficos de fatores causais paramétricos para melhorar as estratégias de tomada de decisão.

Novo design melhora a capacidade dos LLMs de lidar com tarefas diversas de forma eficaz.

Uma nova forma de estimar efeitos causais em redes sociais.

Novo método melhora a estimativa em estatísticas através de técnicas robustas.

Um novo método para estimar os efeitos do tratamento em estudos observacionais.

Um novo método pra revelar ligações causais usando variâncias nos dados.

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CausalDiffAE melhora o controle sobre as características das imagens através da geração de contrafactuais.

Analisando o papel do deep learning em melhorar modelos causais.

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Um estudo sobre como identificar gatilhos de eventos usando métodos analíticos e de aprendizado de máquina.

Um novo método melhora as estimativas de efeito do tratamento em conjuntos de dados complexos.

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Um novo método resolve o viés de seleção na estimativa do efeito do tratamento.

Nova abordagem combina métodos tradicionais pra medir os impactos das políticas.

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O estudo do LaLonde mudou a maneira como a gente avalia programas de treinamento de emprego, usando métodos experimentais e não experimentais.

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Novos algoritmos melhoram a compreensão das relações entre variáveis na descoberta causal.

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Um novo método pra melhorar a seleção de doadores pra estimativa de efeito causal.

Uma nova abordagem melhora o aprendizado multimodal ao lidar com desequilíbrios na contribuição dos dados.

Abordando fatores confundidores e mudanças nos dados para melhores previsões.

Analisando como diferentes fatores interagem na análise de séries temporais.

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CAF-PoNo melhora a análise causal usando flows de normalização, garantindo invertibilidade em relações complexas.

As CGS simplificam a análise de relações complexas de saúde pública.

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Novos testes de referência avaliam o raciocínio causal da IA usando só imagens.

O STIC melhora a descoberta causal a partir de dados de séries temporais usando técnicas de aprendizado de máquina.