. 9. Causal modeling attempts to he

. 9. Causal modeling attempts to help us understand what events or actions actually influence others. For example, consider that we use predictive modeling to target advertisements to consumers, and we observe that indeed the targeted consumers purchase at a higher rate subsequent to having been targeted. Was this because the advertisements influenced the consumers to purchase? Or did the predictive mod‐ els simply do a good job of identifying those consumers who would have purchased anyway? Techniques for causal modeling include those involving a substantial in‐ vestment in data, such as randomized controlled experiments (e.g., so-called “A/B tests”), as well as sophisticated methods for drawing causal conclusions from ob‐ servational data.

Kết quả (Việt) 1:

. 9. quan hệ nhân quả mô hình cố gắng giúp chúng tôi hiểu những gì các sự kiện hoặc hành động thực sự ảnh hưởng đến người khác. Ví dụ, hãy xem xét rằng chúng tôi sử dụng các mô hình tiên đoán để nhắm mục tiêu quảng cáo đến người tiêu dùng, và chúng tôi quan sát rằng thực sự nhắm mục tiêu người tiêu dùng mua ở một tỷ lệ cao hơn tiếp theo để có được nhắm mục tiêu. Điều này là bởi vì các quảng cáo ảnh hưởng người tiêu dùng để mua? Hoặc els kiểu mod‐ chỉ đơn giản là làm một công việc tốt của việc xác định những người tiêu dùng những người nào đã mua không? Kỹ thuật cho các mô hình nhân quả bao gồm những người liên quan đến một vestment in‐ đáng kể trong dữ liệu, chẳng hạn như ngẫu nhiên kiểm soát thí nghiệm (ví dụ, cái gọi là "A / B thử nghiệm"), cũng như các phương pháp tinh vi để rút ra kết luận nguyên nhân từ ob‐ servational dữ liệu.

Kết quả (Việt) 2:

. 9. Quan hệ nhân quả mô hình cố gắng để giúp chúng tôi hiểu những sự kiện hoặc hành động thực sự ảnh hưởng đến người khác. Ví dụ, xem xét rằng chúng tôi sử dụng mô hình dự báo để nhắm mục tiêu quảng cáo đến người tiêu dùng, và chúng tôi nhận thấy rằng thực sự là khách hàng mục tiêu mua tại một tỷ lệ cao hơn tiếp theo để có được mục tiêu. Được điều này bởi vì các quảng cáo ảnh hưởng đến người tiêu dùng để mua? Hay các els vào mô hình dự báo chỉ đơn giản là làm một công việc tốt trong việc xác định những khách hàng đã có thể mua không? Kỹ thuật cho mô hình nhân quả bao gồm những người có liên quan đến một lớp tô ở ngoài trong- đáng kể trong dữ liệu, chẳng hạn như các thí nghiệm kiểm soát ngẫu nhiên (ví dụ như, cái gọi là "A / B kiểm tra"), cũng như các phương pháp tinh vi để rút ra kết luận nguyên nhân từ dữ liệu quan sát servational.