論文の概要: Towards Automated Causal Discovery: a case study on 5G telecommunication data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14481v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 12:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 15:25:07.991002
• Title: Towards Automated Causal Discovery: a case study on 5G telecommunication data
• Title（参考訳）: 自動因果発見に向けて:5g通信データの事例研究
• Authors: Konstantina Biza, Antonios Ntroumpogiannis, Sofia Triantafillou, Ioannis Tsamardinos
• Abstract要約: 私たちはAutomated Causal Discovery (AutoCD)の概念を紹介します。 AutoCDは因果発見と因果推論手法の応用を完全に自動化することを目的としている。 このようなプラットフォームのアーキテクチャを説明し、その性能を合成データセット上で説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.318832828856368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce the concept of Automated Causal Discovery (AutoCD), defined as any system that aims to fully automate the application of causal discovery and causal reasoning methods. AutoCD's goal is to deliver all causal information that an expert human analyst would and answer a user's causal queries. We describe the architecture of such a platform, and illustrate its performance on synthetic data sets. As a case study, we apply it on temporal telecommunication data. The system is general and can be applied to a plethora of causal discovery problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,因果発見と因果推論の完全自動化を目的としたシステムとして定義されているAutomated Causal Discovery(AutoCD)の概念を紹介する。 autocdの目的は、専門家の人間アナリストが行うすべての因果情報を提供し、ユーザの因果クエリに答えることである。 このようなプラットフォームのアーキテクチャを説明し、その性能を合成データセット上で説明する。 ケーススタディとして,時間的通信データに適用する。 このシステムは一般的なシステムであり、多くの因果発見問題に適用できる。

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