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인과관계 추론과 발견 with Python

인과관계 추론과 발견 with Python

(실제 사례를 접목한 이론서, 한국어판)

Aleksander Molak (지은이), 김민경, 김수환 (옮긴이)
홍릉(홍릉과학출판사)
37,000원

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인과관계 추론과 발견 with Python
eBook 미리보기

책 정보

· 제목 : 인과관계 추론과 발견 with Python (실제 사례를 접목한 이론서, 한국어판)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791156001799
· 쪽수 : 486쪽
· 출판일 : 2024-04-16

목차

PART 1 Causality - an Introduction
제1장 인과관계(causality) - 머신러닝이 있는데 왜 굳이 신경을 써야 할까요?
인과관계의 간략한 역사
왜 인과관계인가? 아기에게 질문하라!
돈을 잃지 않는 방법… 그리고 사람의 목숨을 잃지 않는 방법
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참고문헌

제2장 Judea Pearl과 인과관계 사다리(Ladder of Causation)
연관성부터 논리, 그리고 상상력까지 – 인과관계 사다리
연관성(Associations)
개입(Intervention)이란 무엇인가?
반사실(Counterfactuals)이란 무엇인가?
Extra - 모든 머신러닝이 인과적으로 동일한가요?
참고문헌

제3장 회귀, 관찰, 개입
간단한 시작 – 관측 데이터 및 선형 회귀
모든 사용가능한 공변량을 항상 통제해야 하나요?
목적지를 모르면 다른 곳에 도착할 수 있다
회귀와 구조적 모델
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참고문헌

제4장 그래픽컬 모델
그래프, 그래프, 그래프
그래픽컬 모델이란?
DAG your pardon? 인과관계 원더랜드의 유향 비순환 그래프
현실 세계에서 인과관계 그래프의 출처
Extra – DAG를 넘어서는 인과관계가 존재할까요?
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참고문헌

제5장 포크, 체인, 부도덕성
그래프와 분포, 그리고 그 사이를 매핑하는 방법
체인, 포크, 콜라이더 또는... 부도덕성
포크, 체인, 콜라이더, 그리고 회귀
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참고문헌

PART 2 Causal Inference
제6장 노드, 에지 및 통계적 의존성과 독립성
d-separation 상태 유지
추정량(estimand) 먼저 이해하기!
백도어 기준(back-door criterion)
프론트 도어 기준(front-door criterion)
다른 기준도 있을까요? do-calculus를 해봅시다!
마무리하기
정답
참고문헌

제7장 인과관계 추론의 4단계 프로세스
DoWhy 및 EconML 소개
1단계 - 문제 모델링
2단계 - 추정량 식별하기
3단계 - 추정치 얻기
4단계 - 나의 검증셋은 어디에 있나요? 반박 테스트
전체 예시
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참고문헌

제8장 인과관계 모델 – 가정과 도전적 과제
나는 세상의 왕이다! 하지만 과연 그럴까요?
Positivity
교환 가능성(exchangeability)
...그리고 더
내 이름을 불러주세요 - 야생에서의 허위 관계
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참고문헌

제9장 인과관계 추론과 머신러닝 – 매칭에서 메타 러너까지
기본 사항 I - 매칭
기본 사항 II - 성향 점수(propensity scores)
역확률 가중치(inverse probability weighting: IPW)
S-Learner - 고독한 레인저
T-Learner - 함께하면 더 많은 것을 할 수 있습니다.
X-Learner – 한 단계 더 나아가기
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참고문헌

제10장 인과관계 추론과 머신러닝 – 고급 추정자, 실험, 평가 등
이중 강건성 방법 - 더 알아봅시다!
머신러닝이 멋지다면 더블 머신러닝은 어떨까요?
인과관계 포레스트(Causal Forests)와 기타 방법들
실험 데이터를 사용한 이질적인 처리 효과 - 업리프트 오디세이
Extra - 반사실 설명
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참고문헌

제11장 인과관계 추론과 머신러닝 – 딥러닝, NLP, 그리고 그 이상
심층 분석 - 이질적인 처리 효과를 위한 딥러닝
트랜스포머와 인과관계 추론
인과관계와 시계열 - 계량경제학자가 베이지안으로 전환할 때
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참고문헌
요약
참조

PART 3 Causal Discovery
제12장 인과관계 그래프를 가질 수 있을까요?
인과관계 지식의 원천
과학적 통찰
개인적인 경험과 도메인 지식
인과관계 구조 학습
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참고문헌

제13장 인과관계 발견과 머신러닝 – 가정에서 응용까지
인과관계 발견 – 가정 다시 살펴보기
네 가지(그리고 절반) 계열
gCastle 소개
제약 조건 기반 인과관계 발견
점수 기반 인과관계 발견
함수적 인과관계 발견
그래디언트 기반 인과관계 발견
전문 지식 인코딩
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참고문헌

제14장 인과관계 발견과 머신러닝 - 고급 딥러닝과 그 너머
딥러닝을 활용한 고급 인과관계 발견
숨겨진 교란 요인이 있을 때 인과관계 발견
Extra – 관찰을 넘어서
ENCO
인과관계 발견 - 실제 적용 사례, 도전 과제, 그리고 미해결 문제
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참고문헌

제15장 에필로그
지금까지 배운 내용
인과관계 프로젝트를 최대한 활용하기 위한 5단계
전문 지식을 획득하기
인과관계와 비즈니스
인과관계 머신러닝의 미래를 향하여
인과관계 배우기
소통창구
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참고문헌

저자소개

김민경 (옮긴이)    정보 더보기
이화여자대학교 학사, 미국 University of Southern California 석사, The Australian National University 박사 학위를 컴퓨터과학 분야에서 각각 취득하였다. 미국 Stanford University에서 박사 후 연구원으로서 학계 간 지식확산 추론 및 예측을, 호주국립과학산업연구소(CSIRO)에서 전염병 확산 경로 추정 및 예측 연구를 수행하여 2019년 호주 ‘유레카 과학자상’ 최종후보에 선정되었다. 국내 산업체에서도 삼성전자와 SK텔레콤에서 인공지능 분야 연구를 수행하였다. 현재는 경희대학교 빅데이터응용학과 학과장으로 재직하며 인공지능 분야 교육과 연구에 전념하고 있다.
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김수환 (옮긴이)    정보 더보기
서울대학교 학사, 미국 University of Southern California 석사, The Australian National University 박사 학위를 각각 취득하였다. 한국전자통신연구원(ETRI)에서 컴퓨터그래픽스 분야를, 한국과학기술연구원(KIST)에서 지능로봇과 컴퓨터비전을, 호주국립과학산업연구소(CSIRO)에서 머신러닝을, 미국 실리콘밸리 Bosch 연구소에서 증강현실을, 미국 실리콘밸리 NVIDIA에서 자율주행자동차를 연구개발하였다. 현재는 광운대학교 정보융합학부 부교수로 재직하며 인공지능 분야 교육과 연구에 전념하고 있다.
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