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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【電子書籍】[ Aleksander Molak ]

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商品説明

＜p＞［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。
＜/p＞＜p＞**広大な因果世界を幅広くカバー！
＜br /＞因果推論・因果探索のコード例を多数掲載＜br /＞原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など）＜/p＞＜p＞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＜br /＞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。
**＜/p＞＜p＞パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、＜br /＞因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。
＜/p＞＜p＞パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、＜br /＞ DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。
＜/p＞＜p＞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、＜br /＞ gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。
＜/p＞＜p＞【章構成】＜br /＞
■Part1 速習：因果関係＜br /＞第1章因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？＜br /＞第2章ジューディア・パールと因果のはしご＜br /＞第3章回帰、観測、介入＜br /＞第4章グラフィカルモデル＜br /＞第5章チェーン、フォーク、コライダー＜/p＞＜p＞
■Part2 因果推論＜br /＞第6章ノード、エッジ、統計学的な独立と従属＜br /＞第7章 4ステップの因果推論プロセス＜br /＞第8章因果モデルー仮定と課題＜br /＞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＜br /＞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＜br /＞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＜/p＞＜p＞
■Part3 因果探索＜br /＞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＜br /＞第13章因果探索と機械学習ー仮定から応用まで＜br /＞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＜br /＞第15章エピローグ＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。

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