Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く

Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く

4,510円(本体 4,100円+税10%)

品種名
書籍
発売日
2024/8/20
ページ数
424
サイズ
B5変形判
著者
Aleksander Molak 著/株式会社クイープ 訳
ISBN
9784295019909

因果推論・因果探索のPython実践ガイド!

因果推論・因果探索のコード例を包括的に示した実践ガイド。米国Amazonでカテゴリーベストセラー! 因果的概念の紹介から、グラフによる理解、機械学習における因果推論・因果探索の実践まで、因果的機械学習の手法も解説―パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなどの基本概念、グラフ表現を解説。パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、DoWhy等を使った因果推論の実装などを説明。パート3では、因果探索の概念や位置づけ、gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

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著者紹介

◆著者
Aleksander Molak
独立系の機械学習研究者兼コンサルタント。フォーチュン100や500などの企業に対して、
大規模な機械学習システムの構築と設計を支援。企業と機械学習の実践者のために
因果関係を普及させることを使命とし、多数の書籍の執筆や講演を務める。
企業チーム向けの機械学習トレーニングのプロバイダーLespire.ioの共同設立者でもある。

◆翻訳者
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、
コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、
『AWSインフラサービス活用大全[第2版] 構築・運用、自動化、データストア、高信頼化』
『The Kaggle Workbook 著名コンテストに学ぶ!競技トップレベルの思考と技術
[機械学習・深層学習の実例と練習問題]』などがある(いずれもインプレス発行)。

目次

■Part1 因果性について速習する
第1章 因果性に取り組む理由:機械学習があるのに?
第2章 ジューディア・パールと因果関係のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLP、そしてその先へ

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをどうやって入手するか
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ

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