El aprendizaje de la estructura causal es uno de los campos principales en la inferencia causal. Solo se puede aprender la clase de equivalencia de Markov (MEC) a partir de datos observacionales; para orientar completamente los bordes no orientados, es necesario introducir datos experimentales de experimentos de intervención externos para mejorar la identificabilidad de los grafos causales. Encontrar objetivos de intervención adecuados es clave para los experimentos de intervención.