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把因果思维融入机器学习中

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# Causality for Machine Learning

pdf: https://arxiv.org/abs/1911.10500

把因果思维融入机器学习中, 教会机器因果思维，构建具备因果思维的AI系统是 Judea Pearl 近三十的学术主要追求。本项目的主要目的是围绕嚼碎 Bernhard Scholkopf 的最新论文 Causality for Machine Learning 这个核心任务，提供一个 starters for causality research 抱团取暖的机会，构建一个因果研究的开放互助社区。

更具体的的来说，首先我们嚼碎论文  Causality for Machine Learning by the following steps:

- 给出论文一个中文翻译 see [overleaf project](https://www.overleaf.com/read/ycvzvfbhtbfj)
- 扩展和解释论文理论的内容, see [overleaf project](https://www.overleaf.com/read/ycvzvfbhtbfj)
- 扩展论文代码实践方面的内容，给出论文中涉及结论的 EndToEnd examples with [colab project](https://drive.google.com/open?id=1nnd_03vP2US1Hm4hllCkHgI7omqz51W5). 
- 展示相关内容 on [google blog of causality4ml](https://sites.google.com/view/causality4ml/home) and [arxiv](https://www.overleaf.com/read/ycvzvfbhtbfj)

我们希望围绕这个论文建立一个开放互助社区 for starters in causality， 社区的研究目标是希望能够 teach machine cause and effect, 希望构建通过小图灵测试的AI系统，even hope we can implement free will on AI。We aim to help starters but still some requirements including:

- 您能够轻松的科学上网，使用 google site, overleaf, colab, gmail 等服务。
- 您有一定的数学，物理，计算机科学，信息论，概率统计，机器学习和 python 编程的基础知识。
- 您有着原始的好奇心，热爱探索和思考。

如果您满足这些条件，请加入我们的开放互助社区，send me a email (zj3712@gmail.com) with your basic information so we can have a plan，一起把这个论文任务完成，在因果研究这条艰难的道路，我们在你身边。

友情链接：

- [Causal Inference Zero to All](https://sites.google.com/view/causal-inference-zerotoall/home)
- [Life and Intelligence, Strong AI](https://sites.google.com/view/strong-ai/home)

causality4ml

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