摘要：探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在过去三十年取得很大进展,已经成为因果关系发现的重要途径.文中从因果关系方向推断、高维数据上的误发现率控制和不完全观察数据上的隐变量检测这三个研究热点出发,对现有的因果关系模型与假设、基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类方法,验证与测评涉及的数据集及工具等方面进行了详尽的介绍与分析.基于约束的方法主要包括因果骨架学习和因果方向推断两个阶段:首先基于因果马尔可夫假设,采用条件独立性检验学习变量之间的因果骨架,然后基于奥卡姆剃刀准则利用V-结构确定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、InductiveCausation等,这类方法的主要不足是存在部分无法判断的因果关系方向,即存在Markov等价类难题.基于因果函数模型的方法则基于数据的因果产生机制假设,在构建变量之间的因果函数模型的基础之上,基于噪声的非高斯性、原因变量与噪声的独立性、原因变量分布与因果函数梯度的独立性等因果假设推断变量之间的因果关系方向,典型的算法有针对线性非高斯无环数据的LinearNon-GaussianAcyclicModel算法、针对后非线性数据的Post-NonLinear算法、适用于非线性或离散数据的AdditiveNoiseModel等,这类方法的主要不足是需要较为严格的数据因果机制假设,且AdditiveNoiseModel等方法主要适用于低维数据场景.混合型方法则希望充分发挥基于约束的方法和基于因果函数类方法的优势，分别采用基于约束的方法进行全局结构学习和基于因果函数模型进行局部结构学习和方向推断,典型的算法有SADA、MCDSL等,理论分析较为不足是这类方法目前遇到的主要困难.最后,文中还基于研究现状分析讨论了因果方向推断、高维数据上的误发现率控制、隐变量发现、与机器学习的关系等未来可能的研究方向。 
关键词：机器学习，因果关系，加性噪声模型，人工智能。
请问：上面的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？
บทคัดย่อ: การสำรวจและการค้นพบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างสิ่งต่าง ๆ เป็นประเด็นหลักในวิทยาศาสตร์ข้อมูลซึ่งมีโอกาสในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์มากมายและมูลค่าเชิงพาณิชย์มหาศาล วิธีการค้นพบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุซึ่งอิงตามข้อมูลการสังเกตอนุกรมเวลาที่ไม่ใช่เวลาสามารถรับข้อมูลจากการสังเกตแบบพาสซีฟ การค้นพบเชิงสาเหตุ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ วิธีการประเภทนี้มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วง 30 ปีที่ผ่านมาและกลายเป็นวิธีสำคัญในการค้นหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ ในบทความนี้ เราจะอนุมานทิศทางของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและวิเคราะห์ในมิติสูง ข้อมูล เริ่มต้นจากฮอตสปอตการวิจัยสามแห่งของการควบคุมอัตราการค้นพบที่ผิดพลาดและการตรวจจับตัวแปรแฝงในข้อมูลการสังเกตที่ไม่สมบูรณ์เราวิเคราะห์แบบจำลองความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและสมมติฐานที่มีอยู่ วิธีการตามข้อ จำกัด วิธีการตามแบบจำลองฟังก์ชันเชิงสาเหตุ และวิธีการไฮบริด วิธีการเรียน ข้อมูล มีการแนะนำชุดและเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและประเมินผลและวิเคราะห์โดยละเอียด วิธีการตามข้อ จำกัด ส่วนใหญ่ประกอบด้วยสองขั้นตอน: การเรียนรู้โครงกระดูกเชิงสาเหตุและการอนุมานทิศทางเชิงสาเหตุ: ขั้นแรกขึ้นอยู่กับสมมติฐานของมาร์คอฟเชิงสาเหตุความเป็นอิสระตามเงื่อนไขจะถูกนำมาใช้โครงกระดูกเชิงสาเหตุระหว่าง ทดสอบตัวแปรการเรียนรู้แล้วใช้โครงสร้าง V เพื่อกำหนดทิศทางเชิงสาเหตุตามเกณฑ์มีดโกนของ Occam อัลกอริธึมทั่วไป ได้แก่ อัลกอริธึม Peter-Clark, InductiveCauseation เป็นต้น ข้อบกพร่องหลักของวิธีการประเภทนี้คือมี สาเหตุและผลกระทบที่ไม่สามารถระบุได้บางประการทิศทางของความสัมพันธ์คือมีปัญหาคลาสความเท่าเทียมกันของมาร์คอฟ วิธีการที่ใช้โมเดลฟังก์ชันเชิงสาเหตุจะขึ้นอยู่กับสมมติฐานของกลไกการสร้างเชิงสาเหตุของข้อมูล บนพื้นฐานของการสร้าง แบบจำลองฟังก์ชันเชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรต่างๆ ขึ้นอยู่กับความไม่เกาส์เซียนิตีของเสียง ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสาเหตุและสมมติฐานเชิงสาเหตุ เช่น ความเป็นอิสระของเสียง ความเป็นอิสระของการกระจายตัวของตัวแปรสาเหตุ และการไล่ระดับของฟังก์ชันเชิงสาเหตุ อนุมานทิศทางของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปร อัลกอริธึมทั่วไป ได้แก่ อัลกอริธึม LinearNon-GaussianAcyclicModel สำหรับข้อมูลอะไซคลิกเชิงเส้นที่ไม่ใช่ Gaussian และอัลกอริธึม Algorithm สำหรับข้อมูลหลังไม่เชิงเส้น อัลกอริธึม Post-NonLinear, AdditiveNoiseModel เหมาะสำหรับข้อมูลไม่เชิงเส้นหรือไม่ต่อเนื่อง ฯลฯ ข้อบกพร่องหลักของวิธีการประเภทนี้คือต้องใช้สมมติฐานกลไกเชิงสาเหตุข้อมูลที่เข้มงวดมากขึ้น และวิธีการ เช่น AdditiveNoiseModel ส่วนใหญ่จะเหมาะสำหรับสถานการณ์ข้อมูลขนาดต่ำ วิธีการแบบไฮบริดหวังว่าจะให้ข้อดีของวิธีการที่อิงตามข้อจำกัดอย่างเต็มที่ และวิธีการตามฟังก์ชันเชิงสาเหตุและใช้วิธีการตามข้อจำกัดสำหรับการเรียนรู้โครงสร้างทั่วโลกและแบบจำลองฟังก์ชันเชิงสาเหตุสำหรับการเรียนรู้โครงสร้างท้องถิ่นและการอนุมานทิศทางตามลำดับ อัลกอริธึมทั่วไป ได้แก่ SADA, MCDSL ฯลฯ และการวิเคราะห์ทางทฤษฎีค่อนข้างไม่เพียงพอ นี่คือ ปัญหาหลักที่วิธีการประเภทนี้พบอยู่ในปัจจุบัน สุดท้ายนี้ บทความนี้ยังกล่าวถึงทิศทางการวิจัยที่เป็นไปได้ในอนาคต เช่น การอนุมานทิศทางเชิงสาเหตุ การควบคุมอัตราการค้นพบที่ผิดพลาดในข้อมูลมิติสูง การค้นพบตัวแปรแฝง และความสัมพันธ์กับการเรียนรู้ของเครื่องจักรโดยอิงจาก การวิเคราะห์สถานะการวิจัยในปัจจุบัน . คำสำคัญ: การเรียนรู้ของเครื่อง สาเหตุ แบบจำลองเสียงรบกวนเสริม ปัญญาประดิษฐ์ ฉันอยากจะถาม: คำหลักข้างต้นเหมาะสำหรับบทคัดย่อนี้หรือไม่?
spam lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor creativity violence