論文の概要: A Review of Causal Decision Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16156v1
• Date: Sat, 22 Feb 2025 09:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:58:06.301104
• Title: A Review of Causal Decision Making
• Title（参考訳）: 因果判定の概観
• Authors: Lin Ge, Hengrui Cai, Runzhe Wan, Yang Xu, Rui Song,
• Abstract要約: レビューは、因果レンズを通して意思決定の3つの重要な側面を明らかにすることを目的としている。 因果決定の幅広い活用を妨げる課題を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.51433817343809
• License:
• Abstract: To make effective decisions, it is important to have a thorough understanding of the causal relationships among actions, environments, and outcomes. This review aims to surface three crucial aspects of decision-making through a causal lens: 1) the discovery of causal relationships through causal structure learning, 2) understanding the impacts of these relationships through causal effect learning, and 3) applying the knowledge gained from the first two aspects to support decision making via causal policy learning. Moreover, we identify challenges that hinder the broader utilization of causal decision-making and discuss recent advances in overcoming these challenges. Finally, we provide future research directions to address these challenges and to further enhance the implementation of causal decision-making in practice, with real-world applications illustrated based on the proposed causal decision-making. We aim to offer a comprehensive methodology and practical implementation framework by consolidating various methods in this area into a Python-based collection. URL: https://causaldm.github.io/Causal-Decision-Making.
• Abstract（参考訳）: 効果的な意思決定を行うためには、行動、環境、成果間の因果関係を徹底的に理解することが重要である。 このレビューは、因果レンズによる意思決定の3つの重要な側面を明らかにすることを目的としている。 1)因果構造学習による因果関係の発見 2【因果効果学習による関係の影響の理解】 3)最初の2つの側面から得られた知識を適用して,因果政策学習による意思決定を支援する。 さらに、因果決定の幅広い活用を妨げる課題を特定し、これらの課題を克服する最近の進歩について議論する。 最後に、これらの課題に対処し、提案した因果決定に基づいて実世界の応用を図示し、実際に因果決定を実施するための今後の研究指針を提供する。 この領域の様々なメソッドをPythonベースのコレクションに統合することで、包括的な方法論と実践的な実装フレームワークを提供することを目指している。 URL: https://causaldm.github.io/Causal-Decision-Making

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