Fugu-MT 論文翻訳(概要): WiseR: An end-to-end structure learning and deployment framework for causal graphical models

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/2108.07046v2
Date: Thu, 19 Aug 2021 15:11:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-20 11:07:01.050126
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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