因果学习方法和应用概述

机器学习是人工智能和数据科学的核心所在,被广泛应用于教育、交通运输和制造业等领域;随着机器学习的发展及应用领域的延伸,模型在可解释性和公平性等方面显现了一些需要解决的问题。因果学习作为一种将因果关系和机器学习技术相结合的方法,可以增强模型的可解释性,解决公平性等问题,其研究已逐渐成为学术界的热点。因此,在介绍因果学习的相关理论知识的基础上,根据因果学习所能解决的问题对因果解释、因果监督学习、因果公平、因果强化学习等技术进行了全方位的分析概述;从多角度归纳了因果学习在医学、农业和智能制造等领域的应用。最后,总结了因果学习存在的一些开放性问题和挑战,并给出了未来的研究方向,旨在推动因果学习的不断发展。