研究负责人、慕尼黑大学AI管理研究所所长斯特凡·弗雷里格尔教授指出，经典机器学习可识别模式并发现相关性。但因果关系中的因果原理 对机器而言仍是盲区，机器无法解决“为什么”的问题。然而，在作出治疗决定时遇到的许多问题都包含因果关系。
例如，在治疗糖尿病时，经典机器学习能预测具有一系列风险因素的患者罹患该疾病的可能性。而因果机器学习可回答：如果患者服用抗糖尿病药物，会对患病风险产生什么影响，即它能衡量一个原因(药物处方)的影响。它还可估计另一种治疗方案是否优于目前处方药二甲双胍。
他的大军可以兵临城下，直接冲到越国都城之下。
“沈浪，拜见大南国主！”
“我不管这个人是谁，和我关系有多么亲密，之前立下的功劳有多大。”
但若没有宁政，时间也已经来不及了。
楚王和越王是兄弟，就算互相再看对方不顺眼，遇到大喜事的时候，都要派人去参加的。因果机器学习展示诊疗疾病潜力吴王依旧只是暂停大军南下，并没有和宁岐签订任何实质性的内容。
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