論文の概要: Computational Causal Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10979v1
• Date: Tue, 21 Jul 2020 17:57:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 05:41:57.183072
• Title: Computational Causal Inference
• Title（参考訳）: 計算因果推論
• Authors: Jeffrey C. Wong
• Abstract要約: 本稿では、因果推論、アルゴリズム設計、数値計算にまたがる分野として、計算因果推論を導入する。 ソフトウェアにフォーカスすることで、研究のアジリティが向上し、因果推論が大規模エンジニアリングシステムに簡単に統合できるようになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce computational causal inference as an interdisciplinary field across causal inference, algorithms design and numerical computing. The field aims to develop software specializing in causal inference that can analyze massive datasets with a variety of causal effects, in a performant, general, and robust way. The focus on software improves research agility, and enables causal inference to be easily integrated into large engineering systems. In particular, we use computational causal inference to deepen the relationship between causal inference, online experimentation, and algorithmic decision making. This paper describes the new field, the demand, opportunities for scalability, open challenges, and begins the discussion for how the community can unite to solve challenges for scaling causal inference and decision making.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,因果推論,アルゴリズム設計,数値計算を横断する学際分野として計算因果推論を導入する。 この分野は、多種多様な因果効果を持つ膨大なデータセットを、高性能で汎用的で堅牢な方法で分析できる因果推論に特化したソフトウェアの開発を目指している。 ソフトウェアにフォーカスすることで、研究のアジリティが向上し、因果推論が大規模エンジニアリングシステムに簡単に統合できるようになる。 特に,計算因果推論を用いて因果推論,オンライン実験,アルゴリズム的意思決定の関係を深める。 本稿では,新たな分野,需要,スケーラビリティの機会,オープンな課題について述べるとともに,因果推論と意思決定をスケールするための課題をコミュニティが一体化して解決する方法についての議論を始める。

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