Online causal structure learning in thepresence of latent variables
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 721051
- Danışmanlar: DR. JAMES CUSSENS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Unıversıty Of York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose to use Causal Models, which play a central role in dealing with uncertainty in Artificial Intelligence (AI). Causal models can be created based on information, data, or both. Regardless of the source of information used to create the model, there may be inaccuracies, or the application area may vary. Therefore, the model needs constant improvement during use. Most of existing learning algorithms are batch. However, industrial companies store vast amounts of data every day in real-world. Existing batch methods cannot process the significant quantity of continuously incoming data in a reasonable amount of time and memory. Therefore, batch methods may become computationally expensive and infeasible for large dataset. In this way, we present three online causal structure learning algorithms to fill this gap. These algorithms can track changes in a causal structure and process data in a dynamic real-time manner. Standard causal structure learning algorithms assume that causal structure does not change during the data collection process, but in real-world scenarios, it does often change. The online causal structure learning algorithms we present here can revise correlation values without reprocessing the entire dataset and use an existing model to avoid re-learning the causal links in the prior model, which still fit data. The algorithms update the correlations of causes and effects with the weight estimation of each causal interaction. Proposed algorithms are tested on synthetic and real-world datasets. The online causal structure learning algorithms outperformed a well known batch algorithm (FCI) by a large margin in learning the changed causal structure correctly and efficiently when latent variables were present.
Benzer Tezler
- Hybridization of probabilistic graphical models and metaheuristics for handling dynamism and uncertainty
Değişimin ve belirsizliğin ele alınması için olasılıksal çizgesel biçelerin ve sezgi-üstlerinin melezleştirilmesi
GÖNÜL ULUDAĞ
Doktora
İngilizce
2021
Nörolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Bornova ekolojik koşullarında bazı haşhaş çeşitlerinin verim ve kaliteleri üzerinde araştırmalar
The Investigations on the yield and qualities of some popy vasied Bornova ecological conditions
HAMDİ AYGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞÜKRÜ HAZIM EMİROĞLU
- Çeşitli rib örgülerin boyutsal özellikleri üzerine bazı araştırmalar
Başlık çevirisi yok
ARZU YAĞCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ARİF KURBAK