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機械学習・深層学習
出版社名:技術評論社
出版年月:2024年4月
ISBN:978-4-297-14029-8
333P 21cm
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
齋藤優太/著
組合員価格 税込
3,344
円
(通常価格 税込 3,520円)
割引率 5%
在庫あり
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内容紹介・もくじなど
内容紹介: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…(
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内容紹介: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。なお本書では、反実仮想機械学習に関する理論やその実践、Pythonを用いた実装をバランスよく扱っています。本書は、当該分野に関連する学術研究を行いたい学生・研究者の方やその実応用を行いたい実務家の方など、幅広い層や用途に有効活用していただける内容に仕上がっています。
世界初の反実仮想機械学習に関する教科書。反実仮想推定の技術を機械学習による予測技術に組み込むことで、ログデータに基づく意思決定の学習やオフライン評価を可能にする。
もくじ情報: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
著者プロフィール
齋藤 優太(サイトウ ユウタ)
2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信などに関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurlPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner‐Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫…(
続く
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齋藤 優太(サイトウ ユウタ)
2021年に、東京工業大学にて経営工学学士号を取得。大学在学中から、企業と連携して反実仮想機械学習や推薦・検索システム、広告配信などに関する共同研究・社会実装に多く取り組む。2021年8月からは米コーネル大学においても反実仮想機械学習などに関する研究を行い、NeurlPS・ICML・KDD・ICLR・RecSys・WSDMなどの国際会議にて論文を多数発表。そのほか、2021年に日本オープンイノベーション大賞内閣総理大臣賞を受賞。2022年にはWSDM Best Paper Runner‐Up Award、Forbes Japan 30 Under 30、および孫正義育英財団第6期生に選出(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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世界初の反実仮想機械学習に関する教科書。反実仮想推定の技術を機械学習による予測技術に組み込むことで、ログデータに基づく意思決定の学習やオフライン評価を可能にする。
もくじ情報: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