【無料公開】「日本企業に必須のゲーム理論」エッセンスを元アマゾンの経済学者が伝授 | Diamond Premiumセレクション | ダイヤモンド・オンライン - WACOCA GAMES
ゲーム理論の研究者にして、米アマゾン・ドット・コム、米イーベイなどにも在籍してきた米国企業が注目する経済学者、スティーブン・タデリス氏に単独インタビューを実施。日本企業が今、押さえるべきゲーム理論の知見や、ビジネス活用へのエッセンスを伝授してもらった。
ChatGPTに言われるがままにLiNGAMを勉強してみた - Qiita
はじめに先日、ChatGPTにハンズオンを作ってもらって、その通りに因果推論探索の手法のLiNGAMとVAR-LiNGAMを勉強しました。https://x.com/uki_datascienc…
因果仮説を機械学習の部分依存で検証する際の落とし穴 - Qiita
はじめにDataRobot で小売・流通業のお客様を担当しているデータサイエンティストの新名庸生です。ビジネスにおいて機械学習を活用する際、予測ターゲットに対し各特徴量がどのような関係性を持って…
🌘 因果推論的七條基本規則
➤ 七條基本規則的詳細說明
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https://pedermisager.org/blog/seven_basic_rules_for_causal_inference/這篇博客文章介紹了真實世界中因果機制與數據觀察到的相關性之間的七條基本規則。這七條規則代表因果推論的基本構建模塊，大多數因果分析程序都涉及其中一條或多條。認識這些規則可以作為學習更複雜事物的跳板，對於經常在研究中應用因果推論的人來說，這篇文章可能是一份很有用的速查表。
+ 這篇文章對於解釋因果推論的基本規則非常清晰易懂。
+ 讀完這篇文章後，我對於因果推論在研究和數據分析中的應用有更深入的瞭解。
#因果推論Eight basic rules for causal inference | Peder M. Isager
Personal website of Dr. Peder M. Isager
NeurIPS 2021の効果検証の論文をインターンで実装してみた | CyberAgent Developers Blog
はじめに 2023年12月から4ヶ月ほど、協業リテールメディアdiv.にてインターンシップをしていま ...
【DataRobot】解説！AIアクセラレーター ～Use Causal AI with DataRobot編～ - Qiita
はじめにはじめまして。社内でデータサイエンティストを務めております@nttd-tamurayucです。NTTデータ デザイン＆テクノロジーコンサルティング事業本部では、お客様企業のAI・データ活…
🌗 自學免費因果推論指南
➤ 研究因果關係的重要性和如何辨析因果推論與預測推論。
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https://towardsdatascience.com/how-to-learn-causal-inference-on-your-own-for-free-98503abc0a06這篇文章介紹瞭如何自學免費因果推論，強調這項技能的價值以及與預測推論的區別，提供了學習計劃和重要概念，讓你在工作市場上具有競爭力。
+ 學習因果推論對個人職涯和學術發展都會有很大的幫助。
+ 這篇文章清晰明瞭地闡述了自學免費因果推論的方法和價值，對於想要深入瞭解這個領域的人來說，是一份很有幫助的指南。
#因果推論 #自學 #數據科學
How to Learn Causal Inference on Your Own for Free - Towards Data Science
While everyone focuses on AI and predictive inference, standing out requires mastering not just prediction, but understanding the “why” behind the data — in other words, mastering causal inference…
もう迷わない！効果検証のための因果推論手法のチートシート - Qiita
効果検証においてABテストによる単純比較以上のことをやろうすると、因果推論の各種手法を用いることになります。しかし、因果推論は主義や用語などが統一されておらず、いつ何を使えばいいかが分からないという…
🌗 資料科學家的盲點：因果推論
➤ 資料科學家需要了解因果推論
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https://dzidas.com/ml/2023/10/15/blind-spot-ds/本文探討因果推論在資料科學中的重要性，因果推論可以幫助企業做出更好的決策，但是資料科學家在這方面的專業知識相對薄弱。文章介紹了因果推論的概念，並通過一個關於增加糖分對兒童健康的案例，說明瞭因果推論在企業決策中的應用。
+ 因果推論在企業決策中的應用非常重要，資料科學家需要更多的專業知識來應對這方面的挑戰。
+ 這篇文章通俗易懂，很好地介紹了因果推論的概念和應用，對於初學者來說非常有幫助。
#資料科學 #因果推論 #統計學Causal inference as a blind spot of data scientists
Throughout much of the 20th century, frequentist statistics dominated the field of statistics and scientific research. Frequentist statistics primarily focus on the analysis of data in terms of probabilities and observed frequencies. Causal inference, on the other hand, involves making inferences about cause-and-effect relationships, which often goes beyond the scope of traditional frequentist statistical methods.
無駄な抵抗 (@sharow@qiitadon.com)
前ここで紹介されてた本だと思うんだけど、なかなか良かったです。けど、立ち読みで消化できるアレな気がした。それに1/4くらい無料公開されてる。
https://healthpolicyhealthecon.com/2017/12/02/causal-inference-book/
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