Kausale ML: Was ist das und welche Bedeutung hat es?

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Es gibt immer mehr Prozesse, die in irgendeiner Weise eine Art von Machine Learning oder Deep Learning Modell beinhalten, um einen positiven Einfluss auf ihre Geschäftsprozesse zu erreichen. Sie alle werden auf Daten trainiert, um die Zusammenhänge zu erfassen und eine Vorhersage zu treffen. Dies macht jedoch das Problem deutlich, dass Korrelation nicht gleichbedeutend mit Kausalität ist. Wir können zum Beispiel versuchen, die Zahl der Doktoranden pro Jahr in der Informatik mit dem Gesamtgewinn von Spielautomaten zu vergleichen.

Abbildung 1: Falsche Korrelationen

Wie wir in der Abbildung sehen, weisen beide eine hohe Korrelation auf. Ein Modell könnte in diesem Fall die Korrelation der beiden Variablen extrahieren, aber wir haben eine Scheinkorrelation. Da das Modell die Ursachen hinter den Beziehungen zwischen den Daten nicht versteht, müssen wir uns die Frage stellen, warum diese Beziehungen bestehen. Und hier wird eine wenig bekannte Wissenschaft geboren, obwohl sie auch immer mehr auf dem Vormarsch ist, wie die Kausalinferenz.

Kausaler Schluss

Die kausale Inferenz ist ein faszinierendes und nützliches Thema in vielen Bereichen. Es handelt sich dabei um den Prozess der Identifizierung und des Verständnisses von Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Variablen. In vielen Forschungsbereichen, darunter Epidemiologie, Wirtschaft, Politikwissenschaft und Psychologie, ist der Kausalschluss von entscheidender Bedeutung für das Verständnis der Auswirkungen von Eingriffen, Maßnahmen oder Programmen. Der Kausalschluss hilft auch bei der Vorhersage des Ergebnisses von Variablenänderungen, was bei der Planung von Experimenten und bei der Entscheidungsfindung besonders nützlich sein kann.

Der Kausalschluss ist ein Prozess, bei dem aus Daten Ursachen abgeleitet werden, und zwar für jede Art von Daten, solange genügend davon vorhanden sind. In der Standardstatistik geht es dagegen um Korrelationen, die jedoch zu falschen Annahmen führen können, die zu viel schlimmeren Ergebnissen führen. Wenn wir damit beginnen, die Verwendung der Kausalität zu formalisieren, geht es darum, von einem Ergebnis Y auf eine Behandlung oder eine Politik T zu schließen.

Dies lässt sich am besten anhand eines Beispiels veranschaulichen.

Schlafen in Schuhen verursacht Kopfschmerzen.

Wenn wir nach einem Grund oder einer Ursache für dieses Verhalten suchen, könnte es sein, dass wir am Abend zuvor getrunken haben.

Dieser Grund wird als Begründungsvariable bezeichnet. Diese Variable steht sowohl mit der Inputvariablen als auch mit der Outputvariablen in einem Modell in Beziehung und kann die kausale Beziehung zwischen ihnen verzerren. Mit anderen Worten, eine Störvariable ist eine Variable, die sowohl die Input- als auch die Output-Variable beeinflusst und zu einer scheinbaren kausalen Beziehung führen kann, die in Wirklichkeit falsch ist. Die Gesamtassoziation wäre dann:

Formal gesehen verursacht T Y, wenn eine Veränderung von T eine Veränderung von Y verursacht und alles andere konstant gehalten wird. Dann ist der kausale Effekt die Größe, um die sich Y ändert, wenn sich eine Einheit in T ändert:

Kausale ML

Bisher haben wir nur erklärt, was es mit der Kausalität auf sich hat, aber Sie fragen sich vielleicht: „Wie zum Teufel kann ich Kausalität auf mein ML-Modell anwenden?“. Hier kommt Causal ML ins Spiel, ein aufstrebendes Forschungsgebiet, das darauf abzielt, die Fähigkeit von Modellen für maschinelles Lernen zu verbessern, kausale Beziehungen in Daten zu erfassen. Die kausale Inferenz beim maschinellen Lernen basiert auf der Idee, dass Korrelationen zwischen Variablen oft nicht ausreichen, um kausale Beziehungen herzustellen, da es andere Variablen geben kann, die beide beeinflussen.

Modelle des maschinellen Lernens stützen sich häufig auf Korrelationslernen, d. h. auf die Fähigkeit, Muster in Daten zu finden, um Vorhersagen zu treffen. Diese Fähigkeit kann jedoch in Situationen begrenzt sein, in denen ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden kausalen Beziehungen erforderlich ist. Die kausale Inferenz beim maschinellen Lernen versucht, diese Einschränkung durch den Einsatz von Techniken und Algorithmen zu überwinden, die die kausalen Beziehungen zwischen Variablen berücksichtigen.

Das Ziel der kausalen Schlussfolgerung beim maschinellen Lernen ist es, die Genauigkeit und Interpretierbarkeit von Modellen zu verbessern, was wichtige Auswirkungen in Bereichen wie Gesundheit, Wirtschaft, Politik und Justiz haben kann. Beispielsweise können Kausalschlussmodelle verwendet werden, um die Auswirkungen von Interventionen und politischen Maßnahmen zu verstehen, um Verzerrungen in Daten zu kontrollieren und um mehr Transparenz und Erklärbarkeit in automatisierten Entscheidungen zu schaffen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kausalschluss beim maschinellen Lernen ein wichtiger Forschungsbereich ist, der darauf abzielt, die Fähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens zu verbessern, kausale Beziehungen in Daten zu erfassen. Diese Fähigkeit kann in einer Vielzahl von Bereichen wichtige Auswirkungen haben, und es ist zu erwarten, dass die Kausalableitung beim maschinellen Lernen auch in Zukunft ein aktives Forschungsgebiet sein wird.

Wobei Causal ML Ihnen helfen kann

Nachdem wir nun Causal ML vorgestellt haben, ist es wichtig zu wissen, wofür wir diese Technologie verwenden können.

Causal ML versucht, die den Daten zugrundeliegenden Ursachen zu identifizieren, so dass es eine Technik sein kann, um die Personalisierung unserer Nutzer zu verbessern. Wenn wir verstehen, warum ein Produkt verwendet wird, können wir es besser auf verschiedene Personen ausrichten.

Daher können einige interessante Anwendungsfälle sein:

• Verbesserung von Marketingentscheidungen: Kausalschlüsse können verwendet werden, um die Auswirkungen von Marketingkampagnen auf die Kundenakquise oder auf die Loyalität bestehender Kunden zu bewerten. Durch das Verständnis der kausalen Beziehung zwischen Marketingmaßnahmen und Geschäftsergebnissen werden Strategien optimiert und der ROI verbessert.
• Betriebliche Prozessoptimierung: kann auf betriebliche Prozesse wie Fertigung oder Logistik angewendet werden. Durch das Verständnis der kausalen Beziehungen zwischen Schlüsselvariablen können Engpässe und verbesserungswürdige Bereiche in Prozessen identifiziert werden, was zu erheblichen Verbesserungen der Effizienz und Qualität führt.
• Betrugsprävention: Durch die Analyse der kausalen Beziehungen zwischen Schlüsselvariablen können verdächtige Muster, die auf Betrug oder illegale Aktivitäten hinweisen, identifiziert werden.

Wenn Sie von den Vorteilen von Causal ML überzeugt sind, arbeiten wir mit Ihnen zusammen, um das volle Potenzial auszuschöpfen.