Сколько времени занимает доставка в Telemadata Shop?

[rochona]

Salesforce causalai library — это библиотека с открытым исходным кодом для ответа на такие вопросы, связанные с причинностью, с использованием данных наблюдений. она поддерживает табличные и временные ряды данных, как дискретных, так и непрерывных типов, и включает алгоритмы, которые обрабатывают линейные и нелинейные причинно-следственные связи между переменными, и использует многопроцессорную параллелизацию для ускорения. она также включает генератор данных, способный генерировать синтетические данные с указанными моделями структурных уравнений, что помогает пользователям контролировать истинный причинно-следственный процесс при исследовании различных алгоритмов. наконец, мы предоставляем пользовательский интерфейс (ui), который позволяет пользователям выполнять причинно-следственный анализ данных без кодирования. цель этой библиотеки — предоставить быстрое и гибкое решение для различных проблем в области причинности.

какие проблемы может решить библиотека causalai?
причинно-следственное открытие
короче говоря, причинно-следственное обнаружение может ответить на вопросы о том, какая переменная вызывает какую переменную в многомерной системе, используя данные наблюдений.

более конкретно, причинное обнаружение направлено на поиск базового Магазин направленного причинного графа из наблюдательных данных, где переменные (или признаки) рассматриваются как узлы в графе, а ребра неизвестны. ребро между двумя переменными (скажем, $a$ и $b$) – $a правая стрелка b$, обозначает, что $a$ вызывает $b$. наблюдательные данные – это просто набор наблюдений, записанных в прошлом без каких-либо вмешательств. обычно поиск причинно-следственных связей между переменными требует выполнения вмешательств. но при определенных предположениях можно извлечь базовые причинно-следственные связи между переменными также из наблюдательных данных.

причинно-следственный вывод
причинный вывод включает в себя нахождение числовой оценки вмешательства одного набора переменных в другую переменную. этот тип вывода принципиально отличается от того, что делают модели машинного обучения, когда они предсказывают одну переменную, учитывая другую в качестве входных данных, что основано на корреляции между двумя переменными, найденными в обучающих данных. напротив, причинный вывод пытается оценить, как изменение одной переменной распространяется на целевую переменную, проходя по причинному графу от вмешавшейся переменной к целевой переменной вдоль направленных ребер. это означает, что даже если две или более переменных коррелируют, вмешательство одной из них может не оказать никакого влияния на другую переменную, если между ними нет причинного пути.