| 講演名 | 2022-06-28 因果探索におけるAsymmetries手法とScore-Based手法のハイブリッド型アルゴリズムの設計に向けて 三﨑 滉太(東大), 松島 慎(東大), |
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| 抄録(和) | 社会科学や自然科学の分野において複数の要素間の因果関係を把握することに対する需要は高い．このような因果関係を探るために，ランダム化比較試験 (Randomized Controlled Trial, RCT) と呼ばれる実験を行うこともあるが，これは金銭的・倫理的な観点から実施が難しいことが往々にしてある．\そうした場合において，介入を行っていない観測データのみを利用して統計的な因果推論を行う手法が提案されている．GES (Chickering, 2002) や LiNGAM (Shimizu et al., 2006, Shimizu et al., 2011), NO TEARS (Zheng et al., 2018) がそれらの例である．\本研究では，その中でもDirect LiNGAM (Shimizu et al., 2011) に対して，NO TEARS のような因果推論問題を数理最適化に置き換える発想を導入し，Direct LiNGAMの目的関数の定式化を行った．さらに，その定式化から明らかになった問題点を解決する形で目的関数の改善を行った．その目的関数を可能な限り厳密に最適化することで得られた結果が，従来の Direct LiNGAM によるものを精度において上回ることを示した． |
| 抄録(英) | There is a high demand for understanding causal relationships among multiple factors in the social and natural sciences. To explore such causal relationships, experiments called randomized controlled trials (Randomized Controlled Trial, RCT) are sometimes conducted, which can be difficult to conduct from financial and ethical perspectives. \In such cases, methods have been proposed to perform statistical causal inference using only observational data without intervention, such as GES (Chickering, 2002), LiNGAM (Shimizu et al., 2006, Shimizu et al., 2011), NO TEARS (Zheng et al., 2018) are examples of them.\In this study, among them, for Direct LiNGAM (Shimizu et al., 2011), we introduced the idea of replacing a causal inference problem like NO TEARS with mathematical optimization and formulated the objective function of Direct LiNGAM. Furthermore, we improved the objective function in a way that solves the problems identified in the formulation. The results obtained by optimizing the objective function more rigorously outperformed those obtained by conventional Direct LiNGAM in terms of accuracy. |
| キーワード(和) | 統計的因果探索 / Direct LiNGAM / NO TEARS |
| キーワード(英) | Causal discovery / Direct LiNGAM / NO TEARS |
| 資料番号 | NC2022-20,IBISML2022-20 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2022/6/27(から3日開催) |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 因果探索におけるAsymmetries手法とScore-Based手法のハイブリッド型アルゴリズムの設計に向けて |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Toward the Design of a Hybrid Algorithm of Asymmetries and Score-Based Methods in Causal Search |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 統計的因果探索 / Causal discovery |
| キーワード(2)（和/英） | Direct LiNGAM / Direct LiNGAM |
| キーワード(3)（和/英） | NO TEARS / NO TEARS |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三﨑 滉太 / Kota Misaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松島 慎 / Shin Matsushima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2022-06-28 |
| 資料番号 | NC2022-20,IBISML2022-20 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-89,IBISML-90 |
| ページ範囲 | pp.143-148(NC), pp.143-148(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |