Prof. dr. Michael Lechner bo na EF izvedel predmet Strojno učenje z vzročno-posledičnim sklepanjem (Causal Machine Learning)
Na doktorskem programu Ekonomske in poslovne vede bo prof. dr. Michael Lechner od 12. do 16. junija 2023 izvedel predmet Strojno učenje z vzročno-posledičnim sklepanjem (Causal Machine Learning).
Vsebina
Vsebina predmeta pokriva nove metode vzročno-posledičnega sklepanja, ki bodo posebej zanimive za uporabnike mikroekonometričnih metod, ki ocenjujejo učinke različnih intervencij (npr. ekonomskih politik) in strojnega učenja. Cilj predmeta je predstaviti najnovejše prispevke k literaturi in prikazati praktično uporabo na dejanskih podatkih.
Krajšemu uvodu v osnovne strategije identifikacije v ekonometriji in pregledu glavnih idej in metod nadzorovanega (in nekaterih nenadzorovanih metod strojnega učenja), sledi glavni del predavanj o strojnem učenju z vzročno posledičnim sklepanjem. Nove metode združujejo metode napovedovanja iz literature strojnega učenja z metodami vzročno-posledičnega sklepanja.
Predstavili bomo kako izboljšati pogosto uporabljene cenilke oz. metode ocenjevanja kot so povprečni učinek intervencij na njene prejemnike (angl. Average treatment effect on the treated, ATT), in odkrivali nove možnosti za identifikacijo heterogenih vzročno posledičnih učinkov. Z metodološkega vidika se bomo osredotočali na pristope, ki omogočajo ocenjevanje parametrov v enotnem okviru strojnega učenja, t.j. dvojnem strojnem učenju in pa pristopih, ki temeljijo na metodi naključnih/vzročnih gozdov. Sklepni del predmeta bo namenjen uporabi ocenjenih heterogenih učinkov za izboljšanje odločanja.
Predavatelj
Prof. dr. Michael Lechner je profesor na Univerzi St. Gallen v Švici. Njegova raziskovalna področja so strojno učenje in ekonometrija, ekonomika športa in dela.
Predmet se izvaja v sodelovanju z Banko Slovenije.