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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 (impress top gearシリーズ) [電子書籍版]
Aleksander Molak

2,255(税込)

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商品情報

商品説明

内容紹介

[この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます]固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。


**広大な因果世界を幅広くカバー!

因果推論・因果探索のコード例を多数掲載

原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー(2024/6上旬など)


データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい

因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。**


パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、

因果推論を構成する基本概念と、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/EconML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、因果分析プロセスでの位置づけ、

gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。


【章構成】

■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 因果モデルー仮定と課題

第9章 因果推論と機械学習ー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ー高度な推定器、実験、評価など

第11章 因果推論と機械学習ー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ー因果関係の知識源

第13章 因果探索と機械学習ー仮定から応用まで

第14章 因果探索と機械学習ー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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