Спикер: Александр Ченцов, Физтех, ВШЭ Тема: О преимуществах и недостатках метода двойного машинного обучения перед стандартными подходами оценки эффектов воздействия и структурных параметров с помощью линейных регрессионных моделей. Доклад сравнивает уязвимый к неравномерной сходимости стандартный подход (LSE) для оценки причинных эффектов с методом двойного машинного обучения (DML), который, используя ML для непараметрической оценки функций контрольных переменных, решает эту проблему ценой большей сложности и дисперсии оценок. Data Fest 2025: https://ods.ai/events/datafest2025 Презентацию к докладу Вы можете скачать в треке секции PGM & Causal ML: https://ods.ai/tracks/df25-pgm-causalml ______ Наши соц.сети: Telegram: https://t.me/datafest Вконтакте: https://vk.com/datafest Канал с вакансиями в telegram: https://t.me/odsjobs Канал с апдейтами по курсам: https://t.me/odscourses Как попасть в чат сообщества ODS Mattermost: https://ods.ai/tracks/mattermost