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CAUSALITY FOR MACHINE LEARNING SYSTEMS

机译:机器学习系统的原因

摘要

A method may include obtaining one or more assumptions from a user, where the assumptions may be associated with a target result in a machine learning system. The method may also include identifying multiple variables, where the variables may represent causality candidates for the target result. The method may additionally include estimating a causal effect for each of the variables, and generating a causality explanation of the target result based on the causal effects for the variables. The method may also include providing the causality explanation to the user.
机译:一种方法可以包括从用户获得一个或多个假设,其中,所述假设可以与机器学习系统中的目标结果相关联。该方法还可以包括识别多个变量,其中变量可以代表目标结果的因果关系候选者。该方法可以另外包括:估计每个变量的因果关系;以及基于变量的因果关系,生成目标结果的因果关系解释。该方法还可以包括向用户提供因果关系解释。

著录项

  • 公开/公告号US2019332957A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FUJITSU LIMITED;

    申请/专利号US201815967508

  • 发明设计人 RAMYA MALUR SRINIVASAN;AJAY CHANDER;

    申请日2018-04-30

  • 分类号G06N5/04;G06N99;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:09:28

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