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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

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フォーマット 書籍
発売日 2024年08月20日
国内/輸入 国内
出版社インプレス
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784295019909
ページ数 416
判型 B5変形

構成数 : 1枚

■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

  1. 1.[書籍]

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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