Causal Machine Learning ist ein Begriff aus den Kategorien Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation. Im Gegensatz zu herkömmlichem maschinellem Lernen, das lediglich Zusammenhänge erkennt, zielt Causal Machine Learning darauf ab, echte Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu entdecken.
Das bedeutet: Statt nur zu analysieren, dass Menschen, die häufig Sportkleidung kaufen, oft auch Fitnesskurse buchen, versucht Causal Machine Learning herauszufinden, ob das Kaufen von Sportkleidung wirklich dazu führt, dass jemand später auch Kurse bucht – oder ob beide Dinge vielleicht durch einen weiteren Faktor wie Gesundheitsbewusstsein beeinflusst werden.
Ein anschauliches Beispiel: Ein Unternehmen möchte wissen, ob eine bestimmte Werbekampagne tatsächlich mehr Verkäufe bringt. Traditionelle Methoden zeigen nur eine Korrelation. Causal Machine Learning prüft jedoch, ob die Kampagne wirklich die Ursache für den Verkaufsanstieg ist – oder ob andere Gründe dahinterstecken, etwa eine allgemeine Trendbewegung.
Dadurch erhalten Unternehmen, besonders Entscheider, bessere Grundlagen für wichtige Geschäftsentscheidungen und investieren gezielter in Maßnahmen, die nachweislich einen positiven Effekt haben. Causal Machine Learning sorgt also für mehr Klarheit und Sicherheit in einer datengetriebenen Welt.
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