Відкриття знань у даних та каузальні моделі в аналітичних інформаційних технологіях

• Дата: 2018
• Автор: Balabanov, O.S.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2018
• Теми: causal network; model inference from data; Markov properties; conditional independence; structure of dependencies; causal effect; edge orientation; d-separation; UDC 004.855:519.216; каузальная сеть; вывод модели из данных; марковские свойства; условная независимость; структура зависимостей; каузальный эффект; ориентация дуг; d-сепарация; УДК 004.855:519.216; каузальна мережа; виведення моделі з даних; марковські властивості; умовна незалежність; структура залежностей; каузальний ефект; орієнтація дуг; d-сепарація
• Онлайн доступ: https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/299
• Назва журналу: Problems in programming

The methodology of inductive inference of causal models is briefly overviewed. We argue that causal networks, being recovered from data, are able to describe adequately a structure of influences in environment (object) at hand. It’s a causal model that is required when predicting the effect of inter...