［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

楽天ブックス