論文の概要: WiseR: An end-to-end structure learning and deployment framework for
causal graphical models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07046v1
- Date: Mon, 16 Aug 2021 12:30:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-17 14:52:32.429100
- Title: WiseR: An end-to-end structure learning and deployment framework for
causal graphical models
- Title(参考訳): WiseR:因果グラフモデルのためのエンドツーエンド構造学習とデプロイメントフレームワーク
- Authors: Shubham Maheshwari, Khushbu Pahwa, Tavpritesh Sethi
- Abstract要約: wiseRは、堅牢な因果グラフィカルモデルを学び、評価し、デプロイするためのオープンソースのアプリケーションである。
新型コロナウイルスの臨床データセットにおけるバイオマーカー発見への応用を通じて,本アプリケーションの有用性を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.9649783577150837
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Structure learning offers an expressive, versatile and explainable approach
to causal and mechanistic modeling of complex biological data. We present
wiseR, an open source application for learning, evaluating and deploying robust
causal graphical models using graph neural networks and Bayesian networks. We
demonstrate the utility of this application through application on for
biomarker discovery in a COVID-19 clinical dataset.
- Abstract(参考訳): 構造学習は、複雑な生物学的データの因果的および機械的モデリングに対する表現的で多目的で説明可能なアプローチを提供する。
我々は,グラフニューラルネットワークとベイズネットワークを用いた堅牢な因果グラフモデルを学習,評価,展開するためのオープンソースアプリケーションwiseRを提案する。
新型コロナウイルスの臨床データセットにおけるバイオマーカー発見への応用を通じて,本アプリケーションの有用性を実証する。
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