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judea前沿信息_judea音乐(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-27

judea

1912年，尼古拉二世看了表哥KR写的剧本 King of Judea，深受感动，以至于不允许公开表演。。确实反犹，但也怕进一步煽动社会发生反犹暴动。。

5本书教你快速掌握因果推断技巧 𐟚觛，数据科学项目与业界脱钩的现象越来越严重： 1️⃣ 传统的数据科学项目中几乎没有因果推断课程，而生物统计或量化社科专业可能只有一两门相关的选修课。 2️⃣ 无论是在中国还是美国，数据科学岗位都要求候选人具备因果推断的相关技术。如果缺乏对因果推断的全面了解，将在竞争中处于劣势。 𐟓š对于没有接触过因果推断的初学者，以下五本书可以帮助你从零开始成为因果推断的专家。从思维框架到理论推导，从推断工具到实际应用，因果推断将是你在数据科学职业道路上打造差异化的关键： 1️⃣ 《The Book of Why》这本书由图灵奖得主、现代因果关系之父Judea Pearl及其合著者Dana Mackenzie共同完成。它融合了理论、历史、数学和实践练习，穿插了多个故事，涵盖了因果关系的历史、do-calculus的基本理论以及具体示例，帮助读者更容易理解。 2️⃣ 《Causal Inference in Statistics》这本书主要涵盖四个部分：基础统计学和概率论回顾、图模型介绍、因果中的干预讨论以及反事实讨论。阅读本书后，你将掌握图模型、干预、后门和前门标准以及逆概率加权、反事实等知识。 3️⃣ 《Causality: Models, Reasoning and Inference》这本书涵盖了图模型、d分离、贝叶斯因果模型、结构因果模型、结构方程模型(SEM)、模型识别、因果推断背后的假设、干预和反事实的深入讨论以及因果概率等。读完本书后，你将掌握do-calculus、因果发现、因果概率、干预和反事实等相关知识。 4️⃣ 《Most Harmless Econometrics》这本书对OLS和IV从方法论到各种应用进行了极为详细的讲解。它把所有流行的带实验色彩的估计方法都放在回归的框架中分析和讨论，包括DID、DD和MATCHING。虽然没有涉及field experiment和实验设计的内容，但核心观念非常实用。 5️⃣ 《Counterfactual and Causal Inference》这本书是计量领域的必读作品，涵盖了潜在结果和图形模型框架的一般介绍。如果你没有研读过这本书，可能会错过社会学因果分析在近30年最精彩的讨论，然后在研究设计上落后30年。 𐟒᧎𐥜觚„数据科学硕士项目过于注重捞米，大家不要被课程设置带偏。一定要多多networking业内人士，了解数据科学家在特定业务中如何发挥作用的，这比你某一门课程学得有多好更重要得多。

6700万模型，能战GPT-4？微软和麻省理工学院的研究人员提出了一种创新的训练范式，成功解决了大型深度学习模型在推理上的缺陷。他们利用因果模型构建数据集，直接教授模型学习公理，使得一个仅有6700万参数的微型Transformer模型在推理能力上能够与GPT-4这样的万亿参数级大型模型相媲美。这一突破性进展得益于因果推理领域的研究，虽然该领域相对小众，却得到了图灵奖得主Yann LeCun的坚定支持。LeCun一直认为，将事件的因果关系引入深度学习模型是提升模型泛化能力、减少训练数据使用的关键。研究人员提出了一种新的训练方法——公理框架（Axiomatic Framework）。他们从零开始训练了一个6700万参数的模型，使用的是简单的因果链作为训练数据。实验结果显示，这个模型在推断复杂图表中的因果关系时，表现超越了十亿级参数的大型语言模型（LLM），甚至可以与GPT-4相媲美。这项研究受到了图灵奖得主Judea Pearl的启发。Pearl曾提出因果无关性公理，并主张通过符号化公理示例教授Transformer模型学习被动数据。这种方法与传统机器学习模型不同，它使用由公理推导出的数据，证明了Transformer模型能够学习因果关系，并从相关性中识别出因果性。在实验中，研究人员基于GPT-2架构训练了一个拥有6700万参数的解码器模型，该模型有12个注意力层、8个注意力头，以及512个嵌入维度。所有模型都使用AdamW优化器进行训练，学习率为1e-4，训练100个epoch。实验结果显示，通过公理化训练的Transformer模型在泛化到更大、更复杂的因果图方面表现出色。即使在训练数据中未见过的更长因果链上，模型也能保持较高的准确率。最后，研究人员将公理化训练应用于从观察数据中的相关性陈述推断因果关系的任务。结果表明，他们的小型Transformer模型在这项任务上的表现优于所有基线模型，准确率达到64%，比GPT-4高出6%。

UCLA：计算机科学领头羊今天，我们来聊聊加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles），简称UCLA。这所大学成立于1919年，是美国加州大学系统中的一颗璀璨明珠。 𐟌Ÿ 排名与声誉 UCLA在2024年QS排名中位列29，而在2023年U.S. News排名中则位居14。这样的排名足以证明其卓越的学术成就和国际影响力。 𐟌Ÿ 知名校友 UCLA培养了许多杰出的校友，包括袁隆平、李彦宏、蔡崇信和姚明等。这些校友在各自的领域中取得了卓越的成就。 𐟌Ÿ 强势专业 UCLA在工程、计算机科学、医学、社会科学、艺术和人文学科等多个领域都表现出色。尤其是计算机科学专业，更是全球闻名。 𐟒𛠨œ𚧧‘学专业 UCLA的计算机科学专业隶属于工程与应用科学学院（Henry Samueli School of Engineering and Applied Science），在人工智能和机器学习、网络安全与隐私、数据科学与大数据、计算机图形学与视觉、系统与网络等多个研究领域内都处于领先地位。 𐟑袀𐟏력𘈨𕄩˜Ÿ伍 UCLA计算机科学系拥有一支由世界知名学者组成的师资队伍，包括图灵奖得主Judea Pearl和互联网先驱Leonard Kleinrock等。这些学者在各自的领域内都有着卓越的贡献。 𐟒𜠨Œ业前景 UCLA计算机科学专业的毕业生在就业市场上具有很强的竞争力。他们通常在顶尖科技公司（如Google、Facebook、Amazon、Microsoft等）、初创企业、学术机构和研究机构中找到工作。毕业生从事的职位包括软件工程师、数据科学家、系统分析师、研究科学家等。强大的校友网络为学生提供了丰富的职业资源和机会。 𐟑 总结 UCLA的计算机科学专业以其卓越的教学质量、广泛的研究领域和强大的职业前景，吸引了来自全球的优秀学生，是追求计算机科学高等教育的理想选择。

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