Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Gráficos Causales
Representación gráfica de las relaciones de causa y efecto entre variables utilizando DAGs y otras estructuras.
Modelos Estructurales Causales
Formalismo matemático que combina ecuaciones estructurales y grafos para modelar los mecanismos causales.
Contrafactuales
Análisis de escenarios hipotéticos para determinar lo que habría ocurrido bajo diferentes condiciones.
Descubrimiento Causal
Algoritmos automáticos para identificar relaciones causales a partir de datos observacionales.
Puntuación de Propensión
Técnica estadística para reducir el sesgo de selección en los estudios observacionales no aleatorizados.
Variables Instrumentales
Método de estimación causal que utiliza variables correlacionadas con el tratamiento pero independientes del resultado.
Do-Calculus
Sistema formal de reglas para manipular las expresiones causales e identificar los efectos estimables.
Inferencia Causal en Series Temporales
Aplicación de métodos causales a datos secuenciales para identificar las relaciones temporales.
Mediación Causal
Análisis de los mecanismos intermedios a través de los cuales una causa afecta su efecto.
Inferencia Causal Robusta
Métodos resistentes a las violaciones de hipótesis y a los datos ruidosos o incompletos.
Aprendizaje por Refuerzo Causal
Integración de principios causales en los algoritmos de RL para mejorar la generalización.
Inferencia Causal en Alta Dimensión
Técnicas adaptadas a datos con un gran número de variables en relación con las observaciones.