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因果AI コードファーストで学ぶ因果推論/ＲｏｂｅｒｔＯｓａｚｕｗａＮｅｓｓ/小山田創哲
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RobertOsazuwaNess小山田創哲
共立出版
ISBN：4320125983/9784320125988
発売日:2026年07月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
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
共立出版
ISBN：4320125983/9784320125988
発売日:2026年07月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
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
※本データはこの商品が発売された時点の情報です。