Boken "Machine Learning for Causal Inference" gir en grundig innsikt i forholdet mellom maskinlæring og årsaksinferens. Den dekker et bredt spekter av emner, og begynner med de grunnleggende fundamentene for årsaksinferens, som omfatter essensielle definisjoner, illustrative eksempler og nødvendige antakelser. Deretter utforskes de ulike klassiske metodene for årsaksinferens, inkludert matching, vektlegging, trekbaserte modeller og mer. Boken undersøker også hvordan maskinlæring kan brukes til å estimere årsakseffekter basert på representasjonslæring og graflæring. Videre diskuteres betydningen av årsaksinferens for utviklingen av pålitelige systemer innen maskinlæring, særlig med hensyn til mangfold, ikke-diskriminering, rettferdighet, transparens og forklarbarhet, samt generalisering og robusthet. Boken gir også praktiske anvendelser av årsaksinferens på ulike områder, som naturlig språkbehandling, anbefalingssystemer, datavisjon, tidsserieprognoser og kontinuerlig læring.
