サクサク読めて、
アプリ限定の機能も多数！
アプリで開く
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Research：江口、北野 Writing：江口、北野 Editing & Review：段、小林、菅澤 因果推論は、特段数学的な知識がなくとも、統計検定2級程度、高校数学修了程度の前提知識ですぐに勉強が始められる比較的参入しやすい分野です。 今回は、その初学の勉強の仕方ということで、何冊か参考書を紹介させていただきます。 1. 因果推論の使われ方、モチベーションを学ぶ（新書程度のもの） まず最初に読むべきものとして、因果推論のモチベーションとして、どこでどういう風に使われるかを分かっておく必要があります。 もちろん、実務で実際に因果
目次 目次 背景 因果推論とLLM 因果推論 大規模言語モデル (LLM) LLM × 因果推論に関する先行研究 LLMは本当に因果関係を理解しているのか 相関から因果を推論する難しさ：Corr2Causeベンチマーク LLMの因果推論における落とし穴：時系列と反事実の課題 因果推論における「グラフ」と「順序」の重要性 LLMと因果グラフを統合 どのような使い方が良さそうか 今後の展望 終わりに 背景 データサイエンスチームの五十嵐です。本記事ではLLM×因果推論について最新論文を調査した内容をもとに考察します。 近年、大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理の分野で目覚ましい進歩を遂げ、多岐にわたるタスクで人間のようなパフォーマンスを示すようになりました。しかし、これらのモデルが「因果推論」、すなわち事象間の原因と結果の関係を正確に理解し、推論する能力を持つかについては、まだ多くの議論と
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに本記事では、データサイエンスの実務で重要な「効果検証」や「因果推論」の代表的な手法をまとめて紹介します。 具体的には、僕もこれまで実務で実際に利用してきた「傾向スコアとIPW法」「Meta-Learners」「因果フォレスト」そして「ベイズ推論」の４つにフォーカスし、それぞれの特徴や要所となる数式にも触れながら、解説を行います。 多くのデータ分析は、観察データから因果関係を推定し、施策による効果を正しく評価することがゴールとなります。 しかし、実際の実務や研究現場では、「相関関係」と「因果関係」を混同してしまうケースが多々あり
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
Applied Causal Inference Powered by ML andAIVictor Chernozhukov, Christian Hansen, Nathan Kallus, Martin Spindler, Vasilis Syrgkanis An introduction to theemerging fusion ofmachine learning and causal inference. The book introduces ideas from classical structural equation models (SEMs) and their modernAI equivalent, directed acyclical graphs (DAGs) and structural causal models (SCMs), and pres
効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないというハードルがあります。 そんな因果推論の手法を整理し、初～中級者にとって学習・活用の見通しが立てやすいようにまとめたものが本記事です。2023/12/6追記 もともとこの記事は「もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート」というタイトルだったのですが、"迷わない" はどう考えても言い過ぎだったので、タイトルを修正しました。沢山手法があるけど違いが分からなくて混乱しがち、というのが執筆のモチベーションです。むしろ 迷子のお伴 として活用していただけると幸いです。 特にフローチャートの部分は、これに従っておけばOKという主張ではなく、あくまで手法間の関係を整理するためのもの、そしてこう
1リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
