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기술

불완전한 인과 지식의 알고리즘 구제

불완전한 인과 지식의 알고리즘 구제기술
연구 공개
2020년
발표
NeurIPS 2020
불확실성 대상
구조적 인과 모형
주요 접근
확률적 행동 선택
불완전한 인과 지식의 알고리즘 구제는 변수의 인과 구조를 일부만 알 때 결과를 바꾸는 행동을 확률적으로 선택하는 연구다. 참인 구조 방정식을 모른다는 불확실성을 문제에 포함한다.

보장의 한계

원 연구는 참인 구조 방정식에 접근할 수 없으면 구제를 보장할 수 없음을 보였다. 인과 그래프 같은 제한된 정보가 주어졌을 때 성공 가능성이 높은 행동을 선택하는 두 접근을 제안했다.

개인별 불확실성의 평균

첫 접근은 가산 가우스 잡음을 가정하고 구조 방정식의 불확실성을 표현한다. 베이즈 모형 평균으로 반사실 분포를 추정해 가능한 모형들의 영향을 반영한다.

유사 집단에 대한 개입

둘째 접근은 구조 방정식의 형태를 가정하는 대신 유사한 개인들에 대한 행동의 평균 효과를 계산한다. 연구는 기울기 기반 행동 선택 절차를 도출하고 불완전한 인과 지식 아래 비확률적 기준선과 비교했다.

관련 문서

최소 개입 기반 알고리즘 구제 / 반사실 설명 / 인과 추론 / 베이즈 추론 / 구조적 인과 모형 / CARLA 반사실 평가 도구