論文の概要: Salesforce CausalAI Library: A Fast and Scalable Framework for Causal
Analysis of Time Series and Tabular Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10859v2
- Date: Sat, 23 Sep 2023 00:30:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 04:00:42.685022
- Title: Salesforce CausalAI Library: A Fast and Scalable Framework for Causal
Analysis of Time Series and Tabular Data
- Title（参考訳）: salesforce causalaiライブラリ:時系列と表データの因果分析のための高速でスケーラブルなフレームワーク
- Authors: Devansh Arpit, Matthew Fernandez, Itai Feigenbaum, Weiran Yao,
Chenghao Liu, Wenzhuo Yang, Paul Josel, Shelby Heinecke, Eric Hu, Huan Wang,
Stephen Hoi, Caiming Xiong, Kun Zhang, Juan Carlos Niebles
- Abstract要約: 観測データを用いた因果解析のためのオープンソースライブラリであるSalesforce CausalAI Libraryを紹介した。
このライブラリの目標は、因果関係の領域における様々な問題に対して、迅速かつ柔軟なソリューションを提供することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.85310770921876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce the Salesforce CausalAI Library, an open-source library for
causal analysis using observational data. It supports causal discovery and
causal inference for tabular and time series data, of discrete, continuous and
heterogeneous types. This library includes algorithms that handle linear and
non-linear causal relationships between variables, and uses multi-processing
for speed-up. We also include a data generator capable of generating synthetic
data with specified structural equation model for the aforementioned data
formats and types, that helps users control the ground-truth causal process
while investigating various algorithms. Finally, we provide a user interface
(UI) that allows users to perform causal analysis on data without coding. The
goal of this library is to provide a fast and flexible solution for a variety
of problems in the domain of causality. This technical report describes the
Salesforce CausalAI API along with its capabilities, the implementations of the
supported algorithms, and experiments demonstrating their performance and
speed. Our library is available at
\url{https://github.com/salesforce/causalai}.
- Abstract（参考訳）: 観測データを用いた因果解析のためのオープンソースライブラリであるSalesforce CausalAI Libraryを紹介した。
離散型、連続型、異種型の表データと時系列データの因果発見と因果推論をサポートする。
このライブラリは、変数間の線形および非線形因果関係を扱うアルゴリズムを含み、スピードアップにマルチプロセッシングを使用する。
また、上記のデータ形式や型に対して、所定の構造式モデルで合成データを生成することができるデータ生成装置も備えており、様々なアルゴリズムを調査しながら、利用者が地道因果過程を制御するのに役立つ。
最後に、コーディングせずにデータに対して因果分析を行うことができるユーザインタフェース(ui)を提供する。
このライブラリの目標は、因果関係の領域における様々な問題に対して、迅速かつ柔軟なソリューションを提供することである。
このテクニカルレポートでは、Salesforce CausalAI APIとその機能、サポート対象のアルゴリズムの実装、パフォーマンスとスピードを示す実験について説明している。
私たちのライブラリは \url{https://github.com/salesforce/causalai} で利用可能です。
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