Fugu-MT 論文翻訳(概要): D'ya like DAGs? A Survey on Structure Learning and Causal Discovery

論文の概要: D'ya like DAGs? A Survey on Structure Learning and Causal Discovery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02582v1
Date: Wed, 3 Mar 2021 18:24:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-04 15:05:00.585476
Title: D'ya like DAGs? A Survey on Structure Learning and Causal Discovery
Title（参考訳）: ダグは好きか? 構造学習と因果的発見に関する調査
Authors: Matthew J. Vowels, Necati Cihan Camgoz, and Richard Bowden
Abstract要約: 因果推論は科学と人間の知性の重要な部分です。本稿では、背景理論のレビューと構造発見手法の調査を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.951829097896756
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Causal reasoning is a crucial part of science and human intelligence. In order to discover causal relationships from data, we need structure discovery methods. We provide a review of background theory and a survey of methods for structure discovery. We primarily focus on modern, continuous optimization methods, and provide reference to further resources such as benchmark datasets and software packages. Finally, we discuss the assumptive leap required to take us from structure to causality.
Abstract（参考訳）: 因果推論は科学と人間の知性の重要な部分です。データから因果関係を発見するためには構造探索法が必要である。本稿では、背景理論のレビューと構造発見手法の調査を行う。私たちは主にモダンで継続的な最適化手法にフォーカスし、ベンチマークデータセットやソフトウェアパッケージといったさらなるリソースへの参照を提供します。最後に,構造から因果関係へ導くために必要な跳躍について論じる。

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