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A Survey on Causal Discovery: Theory and Practice

Created by
  • Haebom

作者

Alessio Zanga, Elif Ozkirimli, Fabio Stella

概要

本論文は科学的進歩の核心である現象を支配する法則の理解、特に因果的相互作用のモデリングに焦点を当てています。因果推論は、原因と結果を結びつける基礎関係を定量化するために特化されており、本論文は因果発見、すなわちデータから因果グラフを回復し、因果効果を識別し推定する分野の最近の進歩を統合的に探求する。さまざまな設定で開発された既存のアルゴリズムの一貫した概要を提供し、便利なツールとデータを提示し、実際のアプリケーションケースを通じてこれらの方法の利用可能性を示します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:さまざまな設定で開発された因果発見アルゴリズムを統合的に理解し比較するための枠組みを提供します。実際の応用事例による因果発見方法の有用性を実証することにより、様々な分野での利用可能性を提示する。因果発見分野の最新動向を把握し、関連ツールやデータを活用できるよう支援します。
Limitations:論文で提示されたアルゴリズムのパフォーマンス比較と分析が不足する可能性があります。特定のアルゴリズムの適用可能性と限界に関する詳細な議論が不足する可能性があります。さまざまなデータ型と複雑さの包括的なレビューが不足する可能性があります。
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