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因果ＡＩ コードファーストで学ぶ因果推論 /ロバート・オサズワ・ 小山田創哲
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- 商品情報
- レビュー
≪商品情報≫
著者名：ロバート・オサズワ・ネス、小山田創哲
出版社名：共立出版
発行年月：2026年07月
判型：Ｂ５
ISBN：9784320125988
≪内容情報≫
因果推論には、①ドメイン知識を因果モデルに落とし込むスキル、②確率論の深いスキル、③統計手法の深いスキル、の3つのスキルが求められる。本書は主に、①のスキルに焦点を当てている。オーダーメイドな因果モデリングを可能にするライブラリを活用し、統計的な重労働にはPyTorchのようなディープラーニングの仕組みを用いることにより、「コードファースト」のアプローチで因果推論の理論を実践的に学ぶ。さらに、生成AI・LLMにおける因果性の位置づけについても取り上げており、現代のAI設計における因果性の話題も豊富である。因果推論を学びたいデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとっての必携書となるであろう。
＜2011年チューリング賞受賞 ジューディア・パール（Judea Pearl）推薦＞
『因果AI』は、因果的なストーリーを生成し理解するAIシステムを構築するために、今まさに必要な1冊である。Robertは、わかりやすい解説、最先端のコード例、そして実世界の応用を通して、因果科学と反実仮想の論理を、生成AIと巧みに結びつけている。この革新的な分野を身につけたいすべての人にとって、この本は必読といえよう。〓〓Judea Pearl
［原著］Causal AI, Manning Publications, 2025
著者名：ロバート・オサズワ・ネス、小山田創哲
出版社名：共立出版
発行年月：2026年07月
判型：Ｂ５
ISBN：9784320125988
≪内容情報≫
因果推論には、①ドメイン知識を因果モデルに落とし込むスキル、②確率論の深いスキル、③統計手法の深いスキル、の3つのスキルが求められる。本書は主に、①のスキルに焦点を当てている。オーダーメイドな因果モデリングを可能にするライブラリを活用し、統計的な重労働にはPyTorchのようなディープラーニングの仕組みを用いることにより、「コードファースト」のアプローチで因果推論の理論を実践的に学ぶ。さらに、生成AI・LLMにおける因果性の位置づけについても取り上げており、現代のAI設計における因果性の話題も豊富である。因果推論を学びたいデータサイエンティストや機械学習エンジニアにとっての必携書となるであろう。
＜2011年チューリング賞受賞 ジューディア・パール（Judea Pearl）推薦＞
『因果AI』は、因果的なストーリーを生成し理解するAIシステムを構築するために、今まさに必要な1冊である。Robertは、わかりやすい解説、最先端のコード例、そして実世界の応用を通して、因果科学と反実仮想の論理を、生成AIと巧みに結びつけている。この革新的な分野を身につけたいすべての人にとって、この本は必読といえよう。〓〓Judea Pearl
［原著］Causal AI, Manning Publications, 2025