Fugu-MT 論文翻訳(概要): Event prediction and causality inference despite incomplete information

論文の概要: Event prediction and causality inference despite incomplete information

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05893v1
Date: Sun, 9 Jun 2024 19:23:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 17:28:18.752162
Title: Event prediction and causality inference despite incomplete information
Title（参考訳）: 不完全な情報にもかかわらず事象予測と因果推論
Authors: Harrison Lam, Yuanjie Chen, Noboru Kanazawa, Mohammad Chowdhury, Anna Battista, Stephan Waldert,
Abstract要約: 我々は,データポイントのシーケンス内で発生した事象を予測し,説明する上での課題について検討した。特に、イベントの発生を引き起こす未知のトリガーが、非攻撃的で、マスク付き、ノイズの多いデータポイントから成り立つシナリオに注目しました。分析、シミュレーション、機械学習のアプローチを組み合わせて、調査、定量化、ソリューションを提供しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41232474244672235
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We explored the challenge of predicting and explaining the occurrence of events within sequences of data points. Our focus was particularly on scenarios in which unknown triggers causing the occurrence of events may consist of non-consecutive, masked, noisy data points. This scenario is akin to an agent tasked with learning to predict and explain the occurrence of events without understanding the underlying processes or having access to crucial information. Such scenarios are encountered across various fields, such as genomics, hardware and software verification, and financial time series prediction. We combined analytical, simulation, and machine learning (ML) approaches to investigate, quantify, and provide solutions to this challenge. We deduced and validated equations generally applicable to any variation of the underlying challenge. Using these equations, we (1) described how the level of complexity changes with various parameters (e.g., number of apparent and hidden states, trigger length, confidence, etc.) and (2) quantified the data needed to successfully train an ML model. We then (3) proved our ML solution learns and subsequently identifies unknown triggers and predicts the occurrence of events. If the complexity of the challenge is too high, our ML solution can identify trigger candidates to be used to interactively probe the system under investigation to determine the true trigger in a way considerably more efficient than brute force methods. By sharing our findings, we aim to assist others grappling with similar challenges, enabling estimates on the complexity of their problem, the data required and a solution to solve it.
Abstract（参考訳）: 我々は,データポイントのシーケンス内で発生した事象を予測し,説明する上での課題について検討した。特に、イベントの発生を引き起こす未知のトリガーが、非攻撃的で、マスク付き、ノイズの多いデータポイントから成り立つシナリオに注目しました。このシナリオは、基礎となるプロセスを理解したり、重要な情報にアクセスしたりすることなく、イベントの発生を予測し、説明する学習を行うエージェントに似ています。このようなシナリオは、ゲノミクス、ハードウェアおよびソフトウェア検証、金融時系列予測など、さまざまな分野にまたがっている。分析、シミュレーション、機械学習(ML)のアプローチを組み合わせて、この問題に対する調査、定量化、解決策を提供しました。我々は、基礎となる課題のあらゆるバリエーションに適用可能な方程式を導出し、検証した。これらの式を用いて、(1)様々なパラメータ(例えば、見かけと隠蔽状態の数、トリガー長、信頼度など)で複雑さのレベルがどう変化するかを説明し、(2)MLモデルをうまく訓練するために必要なデータを定量化した。そして (3) ML ソリューションが学習し,未知のトリガを同定し,発生を予測した。難題の複雑さが高すぎると、我々のMLソリューションは、調査中のシステムにインタラクティブに調査するトリガー候補を特定し、真のトリガーをブルートフォース法よりもはるかに効率的に決定する。この結果を共有することで、同様の課題に対処する人たちを支援し、問題の複雑さ、必要なデータ、解決のためのソリューションを見積もることが可能になる。

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