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

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2,255円（税込）

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商品情報

著者： Aleksander Molak, 株式会社クイープ
レーベル： impress top gearシリーズ
シリーズ名： impress top gearシリーズ
発売日： 2024年08月20日
出版社：インプレス
商品番号： 4694295019900
言語：日本語
対応端末：電子書籍リーダー, Android, iPhone, iPad, デスクトップアプリ

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