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バックナンバー
「因果推論」の検索結果: 35冊
因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで
因果推論とは、ある要因が何を（どれくらい）引き起こしたのかを判断するためのツールです。本書は、因果推論に関する最近までの進展をまとめ、学生や実務家を対象として、因果関係に関する意味のある回答を導き出すために必要な統計的手法を解説していきます。 本書の最大の特徴は、理論だけでなく、統計プログラミング言語（R、Stata）による実装を重視している点にあります。例題には、読者が利用できるデータと...
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
文系出身なりにデータ分析で飯を食っていくためにしたこと・していること
はじめに - ※2025/12/06に追記しました - 大規模言語モデルや、執筆時にはなかった書籍に関して追記しています - はじめに、なぜこの記事を書こうと思ったか説明します - 色々な人がデータ分析の職を得た経緯について解説していますが私の見聞きする範囲では主に次の二つに大別されます
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
経済学の修士をとるまでに参考にした計量経済学・データサイエンスの書籍/参考書
こんにちは。 先日、経済学の修士課程を修了し、社会人として働き始めたものです。 今回は、備忘録的に計量経済学・機械学習系の参考書籍をまとめたいと思います。 私は、2023年から2年間で、計量経済学の実証的手法である因果推論を使って修士論文を書いたり、データサイエンスの副専攻を取得し、機械学習の基本を学んでいました。学校外ではE資格(JDLA)( 学部はもともと経済学系ではなく、工学部で、大学院で初…
調査観察データの統計科学
情報化社会の進展とともに大量のデータが得られるようになり、また社会科学でも実証志向の高まりから調査研究が盛んに行われている。しかし、「因果推論」を行なう際のデータの偏りや「選択バイアス」を無視してしまうと、いくら大量のデータがあっても真実とは逆の結論が導かれることすらある。本書では豊富な具体例とともに、「共変量情報の積極的な利用」「欠測データモデル」「セミパラメトリック推定」という３つの武器...
データマネジメント・データ分析に役立つ情報をまとめる
これは何 データマネジメント・データ分析に関する書籍・記事・ツールをまとめます。 特に価値が高いと思う書籍・記事を上に並べています。 どのような分野が存在するのか概観します。 全て読むのは大変なので、興味があったり業務に関連のある分野から目を通しましょう。
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
実証分析入門
政策効果の評価などで注目を集める「因果関係」の推測方法を、数式に頼ることなく解説。実証分析の「作法」が身につく。 第1章 実証分析における心構え： これからの「実証」の話をしよう 第2章 実証分析の落とし穴： こんなの絶対おかしいよ 第3章 確率統計の基礎： 高校時代に逢った、ような…… 第4章 OLS： わたしの、最高の友達 第5章 重回帰分析： 魔女の作り方 第6章 ...
多重共線性について難しいので専門書の記述をまとめた
重回帰分析をした場合に、説明変数間で強い相関があること。かなり脅してくるWeb記 事が多いのだがどれくらいで「強い」と見なされるのか、どのような不具合があるかについ ては記事によってふにゃふにゃ違う。 多重共線性の指標としてはVIF値というものがあり、 {math}
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか
「人工知能の巨人」が放つ「なぜ？の科学」の革命的な入門書！ 「私自身、この本の解説を書くことが憚られるくらいの凄い内容」 --松尾豊氏（人工知能学者・東大大学院教授）絶賛！ 米Amazonでは1256レビュー、4.5★。ポピュラーサイエンスの世界的ベストセラー！ ・今までの統計学では答えられなかった「なぜ？の科学」とは？ ・それは3段の「因果のはしご」を使って説明できる ・...
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
文系出身なりにデータ分析で飯を食っていくためにしたこと・していること
はじめに - ※2025/12/06に追記しました - 大規模言語モデルや、執筆時にはなかった書籍に関して追記しています - はじめに、なぜこの記事を書こうと思ったか説明します - 色々な人がデータ分析の職を得た経緯について解説していますが私の見聞きする範囲では主に次の二つに大別されます
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
マンスキー データ分析と意思決定理論 不確実な世界で政策の未来を予測する
データ分析の結果を消費する、すべての人たちへ。最新のデータ分析手法をノーベル経済学賞候補が数式なしでわかりやすく解説。明確な分析結果の裏には、強すぎる仮定が置かれている。すべてのデータサイエンティスト・ジャーナリスト・行政職員必読！ 日本語版序文 監訳者まえがき 第1部 データ分析編 第1章 強い結論欲しさに、分析の信頼性が犠牲にされている 第2章 政策の効果を予測する 第3章...
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
データ分析の力 因果関係に迫る思考法
ビッグデータが存在するだけでは、「因果関係」の見極めはできない。データの扱い、分析、解釈においては、人間の判断が重要な役割を担うー。本書では「広告が売り上げに影響したのか？」「ある政策を行ったことが本当に良い影響をもたらしたのか？」といった、因果関係分析に焦点を当てたデータ分析の入門を展開していきます。序章では、なぜ因果関係を見極めることがビジネスや政策の成功の鍵を握るのか、様々な実例を使い...
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
統計的因果推論
第2回 杉山明子賞[出版賞]（日本行動計量学会“出版賞”）受賞！ 日本行動計量学会総会（2012年9月15日（土）新潟県立大学）におきまして、黒木 学先生が、杉山明子賞(出版賞) を受賞しました。受賞理由は、本書の翻訳出版によるものです。 本書は、「人工知能分野の巨人のひとり」(Richard Korf)として数えられ、統計的因果推論の世界的権威である人工知能研究者Judea Pearl...
あなたのサービスのランキングアルゴリズムを改善する因果モデル
これは何か、誰を対象としているか 本記事は、私の検索機能のランキングアルゴリズム改善の経験則を、半ば後付けで定式化したものです。独学で身につけたものも多く、不正確・不勉強な記述があってもおかしくないので、コメント等で補足いただけるとありがたいです。 以下のような課題感がある方を対象にしています。 (1) ECサイトやらフリマアプリやら就活サイトなどの垂直型検索を対象とし、 (2) nDCGの改善で…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
統計的因果推論
因果推論・効果検証関連の本
はじめに 因果推論・効果検証を継続的に学んでいる中で、良い本にいくつか出会ったので、他の学習者の方にもお勧めしたく、紹介します。 (因果推論という分野を全く知らないよ！という方には下記の記事の前半部分を読むことをお勧めします。) 私が読んだことのある本 私が読んだことのある本を紹介します。お勧め度も雑に5段階評価で付けました。時間が立つにつれて評価を変えるかもしれません。間違いやコメントあれば教え…
実証分析のための計量経済学
知りたいことがわかるから実証分析は楽しい。最小二乗法、最尤法、プロビットモデル、順序ロジットモデル、多項ロジットモデル、トービットモデル、ヘーキットモデル、操作変数モデル、パネル分析、ＤＤ分析、サバイバル分析、同時決定・内生性バイアスとその対処方法などをわかりやすく実践的に解説。分析例を多数収録！
因果推論・効果検証関連の本
はじめに 因果推論・効果検証を継続的に学んでいる中で、良い本にいくつか出会ったので、他の学習者の方にもお勧めしたく、紹介します。 (因果推論という分野を全く知らないよ！という方には下記の記事の前半部分を読むことをお勧めします。) 私が読んだことのある本 私が読んだことのある本を紹介します。お勧め度も雑に5段階評価で付けました。時間が立つにつれて評価を変えるかもしれません。間違いやコメントあれば教え…
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
多重共線性について難しいので専門書の記述をまとめた
重回帰分析をした場合に、説明変数間で強い相関があること。かなり脅してくるWeb記 事が多いのだがどれくらいで「強い」と見なされるのか、どのような不具合があるかについ ては記事によってふにゃふにゃ違う。 多重共線性の指標としてはVIF値というものがあり、 {math}
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
入門 統計的因果推論
大家Pearlによる入門書。図と言葉で丁寧に解説。相関関係は必ずしも因果関係を意味しないことを前提に，統計的に原因を推定する。〔内容〕統計モデルと因果モデル／グラフィカルモデルとその応用／介入効果／反事実とその応用 1. 序論：統計モデルと因果モデル なぜ因果を学ぶのか Simpsonのパラドックス 確率と統計 グラフ 構造的因果モデル 2. グラフィカルモデルとその応用 モデル...
因果推論・効果検証関連の本
はじめに 因果推論・効果検証を継続的に学んでいる中で、良い本にいくつか出会ったので、他の学習者の方にもお勧めしたく、紹介します。 (因果推論という分野を全く知らないよ！という方には下記の記事の前半部分を読むことをお勧めします。) 私が読んだことのある本 私が読んだことのある本を紹介します。お勧め度も雑に5段階評価で付けました。時間が立つにつれて評価を変えるかもしれません。間違いやコメントあれば教え…
あなたのサービスのランキングアルゴリズムを改善する因果モデル
これは何か、誰を対象としているか 本記事は、私の検索機能のランキングアルゴリズム改善の経験則を、半ば後付けで定式化したものです。独学で身につけたものも多く、不正確・不勉強な記述があってもおかしくないので、コメント等で補足いただけるとありがたいです。 以下のような課題感がある方を対象にしています。 (1) ECサイトやらフリマアプリやら就活サイトなどの垂直型検索を対象とし、 (2) nDCGの改善で…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析
ビジネス現場ではデータ活用の重要性がますます高まっています。データに基づいた経営施策の実施とその効果検証のためには、一般的な統計指標（平均、標準偏差、相関）だけでなく「因果」にまで分析を広げる必要があります。 本書は因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について、実際にプログラムを実装しながら学ぶ書籍です。因果推論や因果探索を学びたいビジネスパーソンや、初学者の方を...
Pythonによる因果推論と因果探索（初心者の方向け）
因果推論と因果探索を学びたい初心者の方を対象に、因果分析のPythonプログラムを実際にGoogle Colaboratoryで実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 単著としては、「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」( 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Python…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
効果検証入門〜正しい比較のための因果推論／計量経済学の基礎
ビジネスで利用されるデータの多くは、その施策の意思決定を行う人物や組織の目的にそった活動の延長上で作られています。具体的には、DM送付などの広告施策であれば、担当者はユーザの反応率を上げるために、反応しやすいであろうユーザに対してのみDMを発送します。ここで発生したデータでDMの効果を計る場合、単純にDMを受け取っているか否かで結果を比較することは、DMの効果以外にも意図的にリストされたユー...
『効果検証入門』のすごいところベスト５
安井翔太著『効果検証入門』( 因果推論や統計の基礎を学ぶ上でとても良い本でしたが、同時に作者のRコードもかなり洗練されていてRの勉強にもなりました。そこで今回は書籍で紹介されているコードの中からとくにエレガントだと思った箇所を５か所ピックアップしました。 コード全文はここ( 第５位：エラーバーのプロット ggplot2でエラーバーをプロットするのは地味に面倒だが、お手本のようなコードなので、このま…
因果推論・効果検証関連の本
はじめに 因果推論・効果検証を継続的に学んでいる中で、良い本にいくつか出会ったので、他の学習者の方にもお勧めしたく、紹介します。 (因果推論という分野を全く知らないよ！という方には下記の記事の前半部分を読むことをお勧めします。) 私が読んだことのある本 私が読んだことのある本を紹介します。お勧め度も雑に5段階評価で付けました。時間が立つにつれて評価を変えるかもしれません。間違いやコメントあれば教え…
データサイエンス関連の本を紹介する。
大学3年生の時に統計学の勉強をし始めて、今年で4年目を迎えています。 色々な書籍紹介の記事を読んだりしますが、どれくらいのレベルの時に、どれくらいの本を読んで、どんな感じになったのかという紹介は意外と少ないなと感じています。 今回はせっかくなので、自分がどういう勉強をしてきたかを振り返りながら、書籍紹介ができたら誰かの役に立つかなと思ってこの記事を書いてみました。 本の画像はAmazonへのリンク…
データサイエンス+周辺知識を勉強するために参考にしている本・教材まとめ
データサイエンティストについて調べると必要なスキルとしてエンジニアリング力、データサイエンス力、ビジネス力と言われているので、幅広く勉強するようにはしています。以下書籍、動画などもビジネス分野も含め幅広く整理してみました。まとめてみたら多すぎたので、目的に応じて少しでも誰かの参考になれば幸いです。 勉強するための本や教材を選ぶ際には、実際にデータサイエンティストやデータアナリストとして活躍されてい…
因果推論を使って施策改善を検討してみた
本記事はNTTドコモR&Dアドベントカレンダー15日目の記事です. こんにちは, NTTドコモ3年目社員の相場(@dcmaiba)です. 業務ではレコメンド関連の技術開発を行っており，主にPythonやBigqueryを触ってます. 本日は大きく2つ 1. 最近流行りのデータドリブンなマーケティングについて
機械学習って何から勉強すればいいの？という人向け必読の４冊
はじめに 未経験からエンジニアになって、いつの間にか２年が経ちました。 今年に入ってからは機械学習の案件にも携わることになりましたが、 最初は学ぶべきものがたくさんありすぎて非常にあたふたしながら、必死にインプットをしてきました。 機械学習やAIというワードに惹かれて、エンジニアを目指そうと思った人もいると思います。
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
文系出身なりにデータ分析で飯を食っていくためにしたこと・していること
はじめに - ※2025/12/06に追記しました - 大規模言語モデルや、執筆時にはなかった書籍に関して追記しています - はじめに、なぜこの記事を書こうと思ったか説明します - 色々な人がデータ分析の職を得た経緯について解説していますが私の見聞きする範囲では主に次の二つに大別されます
エンジニアに読んで欲しい技術書90選
はじめに タイトル通り、読んで欲しい（圧）技術書をたくさん集めてみました。自身の担当から外れる領域に関しては、会社の人に協力を仰ぎ、編集しました。「何を読めばいいかわからない」、「次の読む本を探したい」などのように考えている方の参考になればと思います。 また、大きく、 ・新米エンジニア ・脱新米エンジニア
データアナリストに転職して3年間で読んだ推薦書籍リスト
背景 飲食店での店長職から未経験でデータアナリストに転職して3年が経ちました。 実務ではKPIモニタリングや機械学習による業務効率化に携わってきて、いろいろな勉強をしてきたのでその中で読んだ書籍のうち、お気に入りのものをいくつか紹介します。 これからデータアナリストを目指す方や、駆け出しで何を読んだらいいかわからない方の参考になれば幸いです。 ※購入時より版が更新されているものは本記事作成時点での…
つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング
本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 ［本書で学習できるタスク］ 転移学習、ファインチューニング：少量の画像データ...
PyTorchでBERTなど各種DLモデルを作りながら学ぶ書籍を執筆しました
PyTorchでBERTをはじめとした、各種ディープラーニングモデルを、実際に実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版）( Amazonでは7月29日が発売予定となっています。 ディープラーニングの基礎的な内容（畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類など）を実装してみて、さらに発展的な内容を学びたい方や、…
【書籍まとめ】データサイエンス初心者が1年間で読んだ本
プログラミング経験ゼロから、1年間で読んできたPython、数学、統計学、資格、機械学習、深層学習などの主な書籍をまとめています。Qiitaには別の諸先輩方が記載している書籍まとめ記事がいっぱいありますが、そもそもプログラミング自体も知らない本当の素人が試行錯誤して読んできた本をここに備忘録的にもまとめておきます。 バックグラウンド - 大学院では脳神経科学の研究室にいた生物系 - 物理、微分積分…
自然言語処理で注目のBERT ~取り敢えず動かしてみる編~
はじめに 業務にて自然言語処理に関わる事が多く、現在注目されているBERTに関して調べたのでまとめてみました。 ※様々な記事から勉強させて頂きましたので、随時引用させて頂いております。 前提事項 下記前提を踏まえた上で、記載内容をご確認ください。
年寄りなりにこの１年で学んできたこと（年齢不相応に）
概要 年寄りなりに日々学んでいることを書きます。 若い世代の方々が技術習得に熱くなっている姿に触発されてます。フロント・Web系はいろいろアリすぎて学習が追いつかないので自分の興味のある分野に特化して鍛錬してます。 ちなみに組織論とかその手の話は一切ありません 自己紹介
【AI&システム開発系】おすすめAdventCalendarと記事まとめ（19年12月前半編）
12月といえば Advent Calendarの季節です。 ※Advent Calendarとは、Qiitaの毎年恒例のイベントです。 特定のテーマや企業内でチームを作り、一か月間記事を投稿し続けます。 本記事では、 ・私が読んでいるAdventCalendar
機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの？レベル別にオススメ！！＜初心者向け＞
はじめに <img width="617" alt="スクリーンショット 2020-02-04 11.51.30.png" src=" 機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いのかをレベル別にオススメします。 レベルはレベル1レベル5の五段階です。 今の自分にあったレベルから書籍を選んでみて下さい。
モブプロ（育成）を実施してみた感想とコツ
本記事では、メンバ育成を目的とした「モブプログラミング」を実施した感想やコツについて紹介します。 モブプログラミングとは モブプログラミングとは、チーム皆で一緒にコードを実装するプログラミング手法です。 メンバの一人がドライバーとなり、キーボードを持ちます。 他のメンバはナビゲーターと呼ばれ、ドライバーの実装をアシストします。
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考…
AI部・開発チームの働き方（私の場合）
本記事では、電通国際情報サービス AIテクノロジー部の開発グループ（AIトランスフォーメーションセンター( 本記事は私の場合の紹介です。 働き方はメンバーごとに異なりますし、家族構成によっても異なります。 私の場合は結婚していますが、子供はいないです。 また部が異なる場合も働き方は違います。
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社）( 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装
Pythonによる因果推論と因果探索（初心者の方向け）
因果推論と因果探索を学びたい初心者の方を対象に、因果分析のPythonプログラムを実際にGoogle Colaboratoryで実装しながら学ぶ書籍を執筆しました。 単著としては、「つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング」( 本記事では、因果分析の書籍を執筆したモチベーション、Pythonによる因果推論、因果探索の概要について解説します。 「つくりながら学ぶ! Python…
PyTorchで日本語BERTによる文章分類＆Attentionの可視化を実装してみた
目次 本記事はPyTorchを使って自然言語処理 $\times$ DeepLearningをとりあえず実装してみたい、という方向けの入門講座になっております。以下の順番で読み進めていただくとPyTorchを使った自然言語処理の実装方法がなんとなくわかった気になれるかもしれません。 1. PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装してみた( 2. PyTorchを使ってLSTMで文章分類を実装…
scikit-learnで機械学習パイプラインをインタラクティブに描画、HTML保存する方法
本記事では、scikit-learnのv0.23から搭載された、インタラクティブなパイプライン確認の実装、そしてそれをHTML化して保存、活用する方法を解説します。 環境 - scikit-learn==0.23.2 - Google Colaboratory 本記事の実装コードはこちらに置いています
GANでハンコジェネレーターを作ってみた
はじめに 河野さんが行政改革で着手した「ハンコ廃止」 それに対して「本人確認の最も有効な手段」と、異を唱えるハンコ議連 （参考「はんこ議連「押印は本人確認に有効」廃止に対応要請」( よろしい･･･では敢えて問おう！
（20年10月新刊メイン）IT・AIエンジニア&PdMにおすすめの書籍集
本記事では、私が2020年10月に読んだ書籍の内容や感想を紹介・解説します。 はじめに 私がこの1カ月間に読んだ、書籍の内容と感想のまとめ記事です （これらの読書は仕事ではなくプライベートの趣味です） Twitterでリアルタイムに投稿した内容を、1カ月分まとめます。
21年改訂版・ディープラーニングG検定の勉強方法の紹介
本記事では、21年7月実施の「ディープラーニングG検定20212」より適用される、「改訂版G検定」に向けた勉強方法を解説します。 本記事の目次 - はじめに（シラバス改訂について） - 勉強方法の流れ（概要） - 動画講義「AI For Everyone（すべての人のためのAIリテラシー講座）」
Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く
はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。<br ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！<br <blockquote class="twitter-tweet"<…
Azure & MS Fundamentals資格の勉強方法 | AZ-900、DP-900、AI-900、PL-900、SC-900
本記事では、AzureおよびMicrosoftのFundamentals資格の勉強方法（の一例）を紹介します。 本記事の対象は、AZ-900、DP-900、AI-900、PL-900、SC-900、の5つとなります。 私が実際に実施してみた内容であり、かつ、私がチームの新メンバに自己学習用に共有している内容です。 単に試験に合格するだけでなく、うまくマイクロソフトが用意しているコンテンツも利用しな…
良い文章の書き方とコツ、重要スキル：「パラグラフライティング」の解説
本記事では、「良い文章」を書くための重要スキルである「パラグラフライティング」について、内容の解説、実践方法、学び方を紹介します。 【※NEW】22年6月新記事：スクラム関連の研修・資格のまとめ & おすすめの研修受講方法( <br残念ながら日本の大学では、良い文章を書くための重要なスキルである「パラグラフライティング」について、ほとんど教えてもらえません。 しかし新人に限らずですが、パラグラフラ…
ジェフ・サザーランドはいかに竹内・野中論文に出会ったのか？大学時代から解説【シリーズ最終話】
前話ではスクラムの「開発者向けプログラム」が構築された背景と、ケン・シュエイバーが「Scrum.org」を設立した経緯について解説しました。本話ではジェフ・サザーランドがいかに竹内・野中論文という、日本の製造業のSCRUMを提唱した論文と出会ったのかを解説します。その背景として本記事では、ジェフとケンの大学時代から彼らのキャリア前半の人生についても紹介します。 本シリーズでは、スクラムに関する研修…
政策評価のための因果関係の見つけ方
経済学におけるランダム化比較試験のパイオニアである エステル・デュフロ教授らによる、理論的解説と実践的ノウハウが凝縮。 監訳者の小林庸平氏による解説は、 本書の難解な部分を直感的でわかりやすい解説で補いながら、 近年注目されている「エビデンスに基づく政策形成（EBPM)」に ランダム化比較試験をどう活かしていくかを展望。 EBPMに関心のある人、経済学の実証研究に関心のある人、必見！ ...
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
岩波データサイエンス 3
【特集】「因果推論ーー実世界のデータから因果を読む」 〈特集まえがき〉(立森久照・林岳彦・伊庭幸人・星野崇宏) ・ ・因果推論ことはじめ(立森久照) ・〈コラム〉時系列の因果と相関(伊庭幸人) ・相関と因果と丸と矢印のはなしーはじめてのバックドア規準(林岳彦・黒木学) ・準実験のデザインー観察データからいかに因果関係を導き出すか(津川友介) ・統計的因果効果の基礎ー特に傾向スコ...
即席！データサイエンス部署にいきなり配属されたどーにかしないといけない
わーっと書いてみた間違ってたらごめんな Ver.1.0 なにも分からないがとりあえずデータサイエンティストとしての外面だけ取り繕いたい場合 <a href=" src=" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" / 金 明哲著 森北出版 2007年とや…
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
【決定版】因果推論本の読書ガイド31冊〜『インベンス・ルービン 統計的因果推論』和訳記念！
Update版を書きました 因果推論の３流派 因果推論を初心者が読んでいくと、本によって全然違うことが書いてあって混乱します。実施難しい概念を扱っていることもあるのですが大きく３つの流派があり、この本は〇〇派だよ、と明記してないことが多くそれぞれ概念や用語が異なるのが原因かなと思います。以下時に記載ないものは流派をあまり意識しない入門か概論、それぞれの流儀にはR, P(Cは私が読んでないのでここで…