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 University of York
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 207
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
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA UYAR
- Ar-ge projelerinin karmaşıklığının değerlendirilmesi: Bayes inanç ağı yaklaşımı
Assessing r&d project complexity: A bayesian belief network approach
ZÜLFİYE DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBERK SOYER
- Understanding and supporting college students' help-seeking behaviour
Üniversite öğrencilerinin yardım arama davranışlarını anlamak ve desteklemek
ERKAN ER
Doktora
İngilizce
2016
Eğitim ve ÖğretimThe University of GeorgiaBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MICHAEL OREY
- Kurumsal büyük veri analitiği yetenekleri ve performans ilişkisi : Türkiye için bir araştırma
Big data anaytics capabilities: Survey at Turkey
İLKNUR BUSE PALA
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM
- Algılanan faydanın tüketici temelli marka değeri üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the effect of perceived benefit on consumer based brand value
ZEBİHA GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İşletmeKütahya Dumlupınar Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN KAYABAŞI