- 販売開始日: 2024/06/10
- 出版社: 技術評論社
- ISBN:978-4-297-14029-8
反実仮想機械学習 ~機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
著者 著者:齋藤 優太
※この商品は固定レイアウトで作成されており,タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また,文字列のハイライトや検索,辞書の参照,引用などの機...
反実仮想機械学習 ~機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践
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商品説明
※この商品は固定レイアウトで作成されており,タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また,文字列のハイライトや検索,辞書の参照,引用などの機能が使用できません。
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反実仮想(Counterfactual)―起こり得たけれども実際には起こらなかった状況― に関する正確な情報を得ることは,機械学習や意思決定最適化の応用において必要不可欠です。例えば,「現在運用している推薦アルゴリズムを仮に別のアルゴリズムに変えたとしたら,ユーザの行動はどのように変化するだろうか?」や「仮にある特定のユーザ群に新たなクーポンを与えたら,収益はどれほど増加するだろうか?」「仮に個々の生徒ごとに個別化されたカリキュラムを採用したら,1年後の平均成績はどれほど改善するだろうか」などの実務・社会でよくある問いに答えるためには,反実仮想に関する正確な情報を得る必要があります。こうした反実仮想の推定や比較に基づく意思決定の最適化を可能にするのが,反実仮想機械学習(CounterFactual Machine Learning; CFML)と総称される機械学習と因果推論の融合技術です。
反実仮想機械学習は,何らかの意思決定の最適化やその性能評価を行うすべての機械学習エンジニア・データサイエンティストに必要不可欠な考え方と基盤技術を提供します。しかし,予測や最適化,典型的な因果推論などすでに多く語り尽くされた話題に関する文献は増え続ける一方で,急速な発展を見せる反実仮想機械学習に関する体系的な記述や要約は,未だこの世に存在しないのが現状です。本書では,反実仮想機械学習の基礎的な考え方と最新技術を世界に先駆けて体系化することで,この看過できない現状を打破することを目指します。特に本書では,反実仮想機械学習の重要な基礎であるオフ方策評価と呼ばれる統計的推定問題を重点的に扱い,反実仮想に関する情報を観測データに基づいて正確に推定するために必要な考え方と統計技術を着実に身につけます。その後,オフ方策評価の自然な拡張として,観測データに基づく意思決定の最適化問題を扱います。こうして,反実仮想推定を最重要の基礎に据える反実仮想機械学習の思想と理論,それらの汎用的な応用力を身につけることが,本書における最大の目標です。
こんな方におすすめ
・反実仮想機械学習について興味のある方
目次
第0章:基礎知識の整理
第1章:標準的なオフ方策評価
第2章:ランキングにおけるオフ方策評価
第3章:行動特徴量を用いたオフ方策評価
第4章:オフ方策評価に関する最新の話題
第5章:オフ方策学習に関する最新の話題
第6章:オフ方策評価・学習の現場活用
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