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因果推論
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因果推論

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三井住友カード Tech Blog•7日前

【前編】Uplift Modeling（アップリフトモデリング）入門 ｜ 「コンバージョンしそうな人」と「施策でコンバージョンする人」は違う

こんにちは。データサイエンティストの岡崎です。 本記事では社内勉強会で発表した内容をもとに、広告訴求のターゲティングに使える因果推論手法「Uplift Modeling」を紹介します。 ベースにしているのは、Dataiku社が2016年に当時のJMLR: Workshop and Conference Proceedingsに発表したサーベイ論文です。 - Gutierrez, P. and Gérardy, J.Y. (2016). Causal Inference and Uplift Modelling: A Review of the Literature. また本記事は前編・後編の2…

#因果推論#機械学習

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zero-shiki-ninjya’s blog•1ヶ月前

AIは因果の空白をどこまで埋められるか――Causal Trace Reconstruction Protocol v0.5を公開

AIは、ある出来事と別の出来事の「似ている点」を見つけることは得意です。 たとえば、 AのあとにBが起きた AとBはよく一緒に現れる AとBには似た構造がある といった関係です。 しかし、ここには大きな問題があります。 「AとBが関係している」ことと、「AがなぜBを引き起こしたのか」は同じではありません。 因果関係を考えるためには、その間に存在する、 A ↓ ？ ↓ ？ ↓ B という「因果の空白」を扱わなければなりません。 そこで今回、Causal Trace Reconstruction Protocol（CTRP） v0.5.0をGitHub上で仕様化しました。 「似ている」から「なぜそ…

##CTRP#因果痕跡復元#因果推論
暇さえあればアルゴリズムいじり•2ヶ月前

シーケンスを扱う強化学習法Decision Transformer

目次 強化学習を進めてきましたが、学習の仕方はここのところMAPPOばかりでした。 ということで使えそうな手法がないかを探索していきたいと思います。 今日のテーマ： Decision Transformer（DT）というシーケンスを扱う強化学習手法について調べてみた。 🎵 BGMを再生する 概要 Decision Transformer（DT） は、強化学習を 「条件付きシーケンスモデリング」 として扱う、新しいアプローチの手法です。 以下に、その概要を整理します。 1. Decision Transformerの基本アイデア 従来の強化学習との違い 従来：環境と相互作用し、報酬を最大化するよ…

#シーケンス#シーケンスを強化学習#強化学習#オフライン学習#因果推論#経緯を学習#Transformer
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•4ヶ月前

因果関係を特定する方法論の多様性（全体像）について

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 はじめに 因果推論の多様な方法論 1. 統計的因果推論 2. 構造的因果モデル（SCM） 3. 実験科学的アプローチ 4. メカニズム的説明（Mechanism-based explanation） 5. エージェントベース・シミュレーション 6. 機械学習ベース因果推論 因果関係をめぐる哲学 最近の動向 おわりに・・・これからも続く はじめに 因果推論について調べていてふと気づいたことがある。因果推…

#因果推論#因果関係#原因と結果#因果の哲学
しょうちゃんのつれづれ日記•5ヶ月前

R8前期授業が始まりました

R8前期授業が始まりました。私は明日（4/10(金)）からです。今期の担当授業には、少し癖がある科目が2つ含まれています。1つ目は、本学部の学生にはなじみが薄いファイナンスや企業の財務データをRで分析するのですが、tidyverseやggplot2などのモダンRの機能をメインに使用することが、複雑さ？に拍車！をかけています。昨年度に続いて2回目ですが、去年は難しいと感じた受講生が多かったみたいです。 2つ目は、現在流行している因果推論の基本事項（ランダム化比較試験, 選択バイアス, 傾向スコアに基づくマッチングや逆確率重み付け, 差の差の分析法、回帰不連続デザインなど）をRの演習を通じて習得す…

#R8前期授業#ファイナンス#モダンR#因果推論#傾向スコア
しょうちゃんのつれづれ日記•6ヶ月前

授業準備やGeminiの使い方など

連投になりますが、R8前期の授業準備をしています。流行の因果推論（RCT(無作為化比較試験), 傾向スコアによるマッチングと逆確率重み付け、DID(差の差の分析), RDD(回帰不連続デザイン)など）についてRで演習を行う内容ですが、サンプルコードを改変したり余計なことをして時間を浪費して本業がおろそかになっているため、1日5頁までと制限することにしました（3月末に完了予定）。話は変わりますが、論文を読んでいて分からない部分について、Gemini（思考モード）とのやりとりで解決出来ました。プロンプト作成が難しく、試行錯誤を繰り返しましたが、内容の理解のみならず、実装のヒントも得られましたので、…

#因果推論#授業準備#R#生成AI
月影•7ヶ月前

AI時代の研究者サバイバル術｜Nature誌が警告する科学職の未来と因果推論の新常識

AI時代に生き残る研究者とは：計算を捨て、「解釈」のプロへ 2026.02.21 | カテゴリ：AIと研究 / 統計学 2026年2月、『Nature』誌に衝撃的なニュースが掲載されました。「AIが科学の仕事を脅かしている」というものです。かつて若手研究者やポスドクの登竜門だったコーディングや基本的なデータ解析が、今やAIによって「より速く、より正確に」行われるようになっています。 www.nature.com しかし、これは研究者の「死」を意味するのでしょうか？ 私はそうは思いません。むしろ、研究者が本来取り組むべき「真の知性」が問われる時代が来たのだと感じています。 Nature誌の警告：…

#AI#統計#因果推論#研究者サバイバル術
AI要約ノート｜人気動画を要約・解説•7ヶ月前

AIは反ユダヤ主義を加速させるのか？サム・ハリスが語る反シオニズムと情報環境

目次 LLMはAGIに近づくのか：因果推論と「因果のはしご」 10月7日以降に「公然化」した反シオニズム：新しい反ユダヤ主義の輪郭 「イスラモフォビア」は何を隠すのか：思想批判・統計・移民陰謀論のねじれ 共存への条件は何か：二国家解決と「同等の先住性」、大学キャンパスの対立 LLMはAGIに近づくのか：因果推論と「因果のはしご」 ✅ 大規模言語モデル（LLM）は驚異的でも、「相関から因果へ」を自力で越えにくい。 ✅ 因果推論の観点では、介入や反実仮想に必要な追加情報が欠ける限り、スケール拡大だけでは限界がある。 ✅ ただしAGIが成立した場合は、自己改善が暴走する可能性もあり、危険度の見積もり…

#サム・ハリス#反ユダヤ主義#因果推論
日本橋濱町Weblog（日々酔亭）•8ヶ月前

マイケル・ベイリー著（加藤言人・西川賢監訳）『社会科学のための統計分析入門ーリサーチにすぐ使える統計テクニックー』：データ分析の初学者にとって期待の書がまた一つ増える予感

※本ブログおよび掲載記事は、Google、Amazon、楽天市場のアフィリエイト広告を利用しています。 ※Amazonのアソシエイトとして日本橋浜町weblogは適格販売により収入を得ています。 因果推論の理解を主眼においた書籍のうち、計量分析、統計学の初学者にとってまた一つ力強い味方が現れた。原著名『Real Stats: Using Econometrics for Political Science and Public Policy』だ。原著は2020年の刊行。著者は、政治科学の実証分析を専門とする研究者で、その著者が書いた本書は副題をみても分かる通り、計量経済学の政治科学及び公共政策…

#因果推論#初学者むけ#データ分析#統計分析
Insight Edge Tech Blog•9ヶ月前

AIエージェント×因果グラフでLLMをテストしてみた：広告データで「調整すべき変数」を選ばせる（LangGraph実装付き）

目次 目次 はじめに：LLMは「なぜ？」をどこまで理解しているのか DAGと「調整」の基本 本記事で登場する用語の説明 DAG（Directed Acyclic Graph） 調整する（adjustment） バックドアパス（backdoor path） 調整集合 Z（adjustment set） d-separation コライダー / 非コライダー ステップ1：DAGベースの「独立性＆バックドアチェッカー」をPythonで実装する 1-1. 因果グラフを扱うクラス：CausalDAG 1-2. d-separation とバックドアパスを判定する：DSeparationChecker ス…

#因果推論#AIエージェント#Advent Calender