The Next S-Curve: Causal Inference

<p>In deze aflevering praten we met onze gast Yaron McNabb over de wondere wereld van Causal Inference. Ondanks de sterke correlatie tussen consumptie van ijsjes en haai aanvallen weten we allemaal dat er geen direct verband bestaat. Meer ijsjes eten leidt niet tot meer haai aanvallen en vice versa. Correlatie is geen Causatie… en dit is exact waar we deze aflevering op inzoomen. We hebben het onder andere over het verschil tussen deze termen, hoe Causation gemeten kan worden, de uitdagingen die hierbij komen kijken, voorbeelden uit de praktijk en de toekomst van Causal Inference. Yaron is onze belangrijkste expert bij Eraneos op dit onderwerp en past Causal Inference en andere Data- en AI-concepten dagelijks toe voor onze klanten.

</p>

<p>Hoofdstukken:</p>

<p>(00:26) Introductie &amp; achtergrond van Yaron </p>

<p>(03:10) Projecten waar hij momenteel bij betrokken is </p>

<p>(04:35) Wat is Causal Inference </p>

<p>(08:15) Verschil tussen oorzakelijk causation en correlation </p>

<p>(12:00) Causal coefficients </p>

<p>(13:00) Uitdagingen bij het onderscheiden van causation </p>

<p>(16:00) Belang van kwaliteit en kwantiteit van data </p>

<p>(17:30) Burnout voorspellingsmodel &amp; Innovation Day </p>

<p>(25:07) Counterfactuals </p>