論文の概要: CausalOps -- Towards an Industrial Lifecycle for Causal Probabilistic Graphical Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01375v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 13:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 03:45:18.812632
• Title: CausalOps -- Towards an Industrial Lifecycle for Causal Probabilistic Graphical Models
• Title（参考訳）: causalops -- 因果確率グラフィカルモデルのための産業ライフサイクルに向けて
• Authors: Robert Maier, Andreas Schlattl, Thomas Guess, J\"urgen Mottok
• Abstract要約: 因果確率グラフベースのモデルは、広範囲に利用されてきた。 自動車システムの安全性や機械学習といった新しい分野への採用の増加に伴い、統合ライフサイクルフレームワークの必要性が高まっている。 因果モデルの開発と応用のための新しいライフサイクルフレームワークであるCausalOpsを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal probabilistic graph-based models have gained widespread utility, enabling the modeling of cause-and-effect relationships across diverse domains. With their rising adoption in new areas, such as automotive system safety and machine learning, the need for an integrated lifecycle framework akin to DevOps and MLOps has emerged. Currently, a process reference for organizations interested in employing causal engineering is missing. To address this gap and foster widespread industrial adoption, we propose CausalOps, a novel lifecycle framework for causal model development and application. By defining key entities, dependencies, and intermediate artifacts generated during causal engineering, we establish a consistent vocabulary and workflow model. This work contextualizes causal model usage across different stages and stakeholders, outlining a holistic view of creating and maintaining them. CausalOps' aim is to drive the adoption of causal methods in practical applications within interested organizations and the causality community.
• Abstract（参考訳）: 因果確率グラフベースのモデルが広く普及し、多様なドメイン間の因果関係のモデリングが可能になった。 自動車システムの安全性やマシンラーニングといった新しい分野への採用の増加に伴い、DevOpsやMLOpsに似た統合ライフサイクルフレームワークの必要性が高まっている。 現在、因果的エンジニアリングを採用する組織のためのプロセス参照が欠落している。 このギャップに対処し、幅広い産業採用を促進するために、因果モデルの開発と応用のための新しいライフサイクルフレームワークであるCausalOpsを提案する。 因果エンジニアリング中に生成された重要なエンティティ、依存関係、中間アーティファクトを定義することで、一貫した語彙とワークフローモデルを確立します。 この作業は、異なるステージとステークホルダー間で因果モデルの使用をコンテキスト化し、それらの作成と維持に関する全体的見解を概説する。 CausalOpsの目的は、関心のある組織や因果関係のコミュニティにおける実践的な応用における因果関係の手法の採用を促進することだ。

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