Causal Discovery / Khám phá Nhân quả

📖 Causal Discovery

Definition (English):

Causal discovery learns the causal graph structure from observational data without known ground truth. Constraint-based methods (PC algorithm, FCI) use conditional independence tests. Score-based methods (GES) optimize a scoring function. Functional causal models (LiNGAM, ANM) exploit distributional asymmetries. It is challenging due to Markov equivalence classes and unobserved confounders.

📖 Khám phá Nhân quả

Định nghĩa (Tiếng Việt):

Khám phá nhân quả học cấu trúc đồ thị nhân quả từ dữ liệu quan sát mà không có ground truth đã biết. Phương pháp dựa trên ràng buộc (thuật toán PC, FCI) sử dụng kiểm tra độc lập có điều kiện. Phương pháp dựa trên điểm (GES) tối ưu hàm điểm. Mô hình nhân quả hàm (LiNGAM, ANM) khai thác bất đối xứng phân bố. Nó thách thức do các lớp tương đương Markov và biến nhiễu không quan sát.

📂 Phân loại: Causal AI