つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門

  • 著作者名:小川雄太郎
    • 書籍:3,168円
  • B5変:256ページ
  • ISBN:978-4-8399-7357-5
  • 発売日:2020年06月30日
  • 備考:初~中級
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内容紹介

データに基づいたビジネス実践へ。“因果分析”をマスターしよう

あることがらに関する、原因と結果の関係性ことがら“因果関係”を正しく推定し分析することはビジネスの世界でも重要とされており、近年のデータサイエンスのメインテーマの一つです。
本書は実際にプログラミングで実装しながら因果分析の重要な2つの領域「因果推論」および「因果探索」を学ぶ書籍です。

・因果推論とは「テレビCM放映で、商品購入量がどれくらい増えたのか?」「研修の実施で、社員スキルがどの程度向上したのか?」など、施策を実施した際どの程度変化するかの関係性・効果を求めるものです。
・因果探索とは「生活習慣と疾病の調査」「働き方改革に伴う社員調査」など、多くの項目をアンケート調査などで収集し、各項目間の因果関係を明らかにする試みです。

それぞれのテーマをさらに詳しく分析するための機械学習・ディープラーニング活用も解説します。プログラミング言語Python、機械学習ライブラリscikit-learn、PyTorch、実行環境Google Colaboratoryで実際に手を動かしながら実装し、習得できる内容となっています。

データに基づいた経営・ビジネスを実践するうえでスタンダードな手法となる因果分析をマスターしよう。

Part 1:因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効果の種類を把握しよう
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章 因果推定を実装しよう
第5章 機械学習を用いた因果推論
Part 2:因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索

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フォーマット 価格 備考
書籍 3,168

電子書籍フォーマットについて

  

備考

小川 雄太郎(おがわ・ゆうたろう)
SIerのAIテクノロジー部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。
明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。
本書の他に『つくりながら学ぶ! 深層強化学習 -PyTorchによる実践プログラミング-』、『つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング』(以上マイナビ出版)、『AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門』(技術評論社、共著)なども執筆。

章立て

Part 1:因果推論
第1章 相関と因果の違いを理解しよう
第2章 因果効果の種類を把握しよう
第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう
第4章 因果推定を実装しよう
第5章 機械学習を用いた因果推論
Part 2:因果探索
第6章 LiNGAMの実装
第7章 ベイジアンネットワークの実装
第8章 ディープラーニングを用いた因果探索

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