Korrelation und Kausalität bei Machine Learning

Gut lesbarer Artikel zu den Stärken und Schwächen der aktuell eingesetzten Machine-Learning-Verfahren in der FAZ vom 17. Juni 2019 (paywall).

Das Erstellen von Prognosen  (Korrelation) ist viel einfacher als die Hintergründe hierzu  zu verstehen (Kausalität). Dies wird anschaulich und auch für Laien gut verständlich dargestellt. Letzteres ist damit die Königsdisziplin und in der Medizin Standard. Hintergrundwissen oder Domain Knowledge sind gerade hierfür, für das Verständnis, noch unentbehrlich.   Wie weit neue Ansätze wie Double Machine Learning tragen, wird sich zeigen.