Inférence Causale par Machine Learning

Invariant Risk Minimization

Principe d'apprentissage cherchant des représentations où les prédicteurs de l'outcome restent invariants à travers différents environnements, servant de proxy pour l'apprentissage de mécanismes causaux robustes aux changements de distribution.

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