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
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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
- 416
- サイズ
- B5変形判
- 著者
- Aleksander Molak 著/株式会社クイープ 訳
- ISBN
- 9784295019909
因果世界を広くカバー！実践的な包括ガイド
因果推論・因果探索の概念と、Pythonライブラリによる実践を網羅的に解説。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、因果推論・因果探索の実践、因果機械学習の手法まで解説―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
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。最近の
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］』『The Kaggle Book：データ分析競技
実践ガイド＆精鋭 31 人インタビュー』『Python 機械学習プログラミング PyTorch&
scikit-learn 編』などがある（いずれもインプレス発行）。
目次
■Part1 速習：因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由：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など
■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
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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