Learning Neural Causal Models from Unknown Interventions

Este trabajo explora métodos para que los modelos neuronales aprendan relaciones de causa y efecto, incluso en escenarios donde las intervenciones que generan datos son desconocidas. La investigación busca mejorar la capacidad de la inteligencia artificial para inferir causalidad a partir de datos complejos.