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- Amazon.co.jp ・本 (192ページ)
- / ISBN・EAN: 9784061529250
作品紹介・あらすじ
膨大なデータから、いかにして原因と結果の関係を見いだすのか？ 「ＬｉＮＧＡＭ」（線形非ガウス非巡回モデル）を開発した第一線の研究者が、基礎事項から発展的話題まで平易に説き起こす。因果推論・因果探索に必携。
■おもな内容
第1章 統計的因果探索の出発点
第2章 統計的因果推論の基礎
第3章 統計的因果探索の基礎
第4章 LiNGAM
第5章 未観測共通原因がある場合のLiNGAM
第6章 関連の話題
■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
第7期として、以下の3点を刊行!
統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著
■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
感想・レビュー・書評
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統計的因果推論について理解したくさがしていたところ、こちらにたどりつきました。因果探索というのは、探索的データ分析でどんな因果関係が起きているかを調べるための手法となります。効果検証や因果推論のような特定の変数同士の因果関係を調べる仮説検証的分析の文脈ではない事に注意してください。内容としては、因果探索の手法「LiNGAM」が開発者本人が非常に分かりやすく解説してくれている書籍です。LiNGAMに関連した最近の研究の概要紹介も充実しており、因果探索について調べる際の最初の書籍としてオススメです。
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因果探索手法「LinGAM」考案者の清水先生による入門書。因果探索の基本を、わかりやすい例とともに理解できる。
簡単な分析であればこの書籍をベースに実施できるが、発展的な手法（〇〇-LinGAM）については、pythonパッケージや原著論文をあたる必要がある。
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前半はexplainabilityを夢見ながらどんなことができるのかワクワクしていましたが、後半は全く理解できなくなりました。因果探索の重要度のひとかけらだけ掴んだ気分です。動画などでもう少しライトに勉強したい気分です。
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前半は基本な事が分かりやすく書いてあり読みやすかったと思います。
後半からは数式が中心となった具体的な考え方が書いてあり知識のあまりない自分には少し難しかったです。。
説明自体はとても丁寧だったので数式を見ながら因果探索について学びたい方にはとても良いと思います。
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