論文の概要: Unveiling Interesting Insights: Monte Carlo Tree Search for Knowledge Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00876v1
• Date: Wed, 01 Oct 2025 13:25:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:20.578651
• Title: Unveiling Interesting Insights: Monte Carlo Tree Search for Knowledge Discovery
• Title（参考訳）: 知識発見のためのモンテカルロ木探索
• Authors: Pietro Totis, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo,
• Abstract要約: 我々はAIDE(Automated Insights and Data Exploration)の新しい手法を提案する。 AIDE は Monte Carlo Tree Search (MCTS) を用いて,課題に対処するための堅牢な基盤として機能する。 実世界のデータと合成データの両方を用いてAIDを評価し,データ変換と興味深いデータパターンを明らかにするモデルの有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.836991649815996
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Organizations are increasingly focused on leveraging data from their processes to gain insights and drive decision-making. However, converting this data into actionable knowledge remains a difficult and time-consuming task. There is often a gap between the volume of data collected and the ability to process and understand it, which automated knowledge discovery aims to fill. Automated knowledge discovery involves complex open problems, including effectively navigating data, building models to extract implicit relationships, and considering subjective goals and knowledge. In this paper, we introduce a novel method for Automated Insights and Data Exploration (AIDE), that serves as a robust foundation for tackling these challenges through the use of Monte Carlo Tree Search (MCTS). We evaluate AIDE using both real-world and synthetic data, demonstrating its effectiveness in identifying data transformations and models that uncover interesting data patterns. Among its strengths, AIDE's MCTS-based framework offers significant extensibility, allowing for future integration of additional pattern extraction strategies and domain knowledge. This makes AIDE a valuable step towards developing a comprehensive solution for automated knowledge discovery.
• Abstract（参考訳）: 組織は、洞察を得て意思決定を促進するために、自分たちのプロセスからデータを活用することに注力している。 しかし、これらのデータを実行可能な知識に変換することは、依然として困難で時間を要する作業である。 収集されたデータ量と、それを処理して理解する能力の間には、しばしばギャップがある。 自動知識発見には、効果的なデータナビゲート、暗黙の関係を抽出するモデルの構築、主観的な目標と知識の考慮など、複雑なオープンな問題が含まれる。 本稿では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いて,これらの課題に対処するための堅牢な基盤として機能する,AIDE(Automated Insights and Data Exploration)の新たな手法を提案する。 実世界のデータと合成データの両方を用いてAIDを評価し,データ変換と興味深いデータパターンを明らかにするモデルの有効性を実証した。 その強みの中で、AIDEのMCTSベースのフレームワークは、大幅な拡張性を提供し、将来の追加のパターン抽出戦略とドメイン知識の統合を可能にする。 これによりAIDEは、自動化された知識発見のための包括的なソリューションを開発するための貴重なステップとなります。

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