Modelos Causales

Basado en el libro: Molak, A. (2023). Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more. Packt Publishing.

Parte I. Introduccion a la Causalidad

1. Causalidad: Tenemos Aprendizaje Automatico, por que preocuparnos?

2. La escalera de la Causalidad

3. Regresiones, Observaciones e Intervenciones

4. Modelos de grafos

5. Bifurcadores, cadenas y colisionadores

Parte II. Inferencia Causal

6. Nodos, Aristas y (in)Dependecia Estadistica

7. El proceso de cuatro pasos para la inferencia causal

8. Modelos Causales: supuestos y desafios

9. Inferencia causal y aprendizaje automatico: del emparejamiento a los metaaprendizajes