CoLiDE의 공분산 추정 아이디어는 다른 인과 관계 학습 문제에도 적용될 수 있습니다. 공분산 추정을 통해 데이터 간의 상관 관계를 파악하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 아이디어는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며, 데이터 간의 관계를 더 잘 이해하고 모델을 더 정확하게 학습할 수 있습니다. 또한, 공분산 추정은 데이터의 패턴을 파악하고 예측력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 CoLiDE의 공분산 추정 아이디어는 다른 인과 관계 학습 문제에도 적용하여 모델의 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.