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蔵書情報

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所蔵数 4 在庫数 3 予約数 0

書誌情報サマリ

タイトル

ちいさいみちこちゃん こどものともセレクション

著者名 なかがわ りえこ/さく
著者名ヨミ ナカガワ リエコ
出版者 福音館書店
出版年月 2006.1


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資料情報

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 東和0220698369児童図書E/なか/開架-児童通常貸出在庫 
2 保塚0520683194児童図書E/や/緑開架-児童通常貸出在庫 
3 中央1221674466児童図書E901/ナカ/開架-児童通常貸出貸出中  ×
4 新田1620246924児童図書E/なか/緑大型開架-児童通常貸出在庫 

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書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1000620000237
書誌種別 図書(児童)
著者名 なかがわ りえこ/さく   やまわき ゆりこ/え
著者名ヨミ ナカガワ リエコ ヤマワキ ユリコ
出版者 福音館書店
出版年月 2006.1
ページ数 27p
大きさ 27cm
ISBN 4-8340-2162-9
分類記号 E
タイトル ちいさいみちこちゃん こどものともセレクション
書名ヨミ チイサイ ミチコ チャン
内容紹介 つるばらの咲く垣根の向こうを、白い靴を履いた小さな足が行ったり来たりしています。クローバーに寝そべっていたジョンは「だれだろう」と首を傾げました。すると「私も幼稚園に入れて」と小さな声が…。

(他の紹介)内容紹介 本書は、DoWhyやEconMLなど、Python因果ライブラリのさまざまな手法をまとめた包括的なガイドブック。パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、因果推論を構成する基本概念のほか、グラフ表現を中心に解説します。パート2では、因果推論プロセスの4ステップ(モデルの定義、エスティマンドの特定、推定量の算出、検証)を紹介するほか、機械学習モデルも利用して因果効果を推定する手法を説明。さらに、ディープラーニングやTransformerを利用した方法も見ていきます。パート3では、因果探索に焦点を当てていきます。PythonパッケージのgCastleによる手法、ディープラーニング因果フレームワークDECIなどを紹介します。
(他の紹介)目次 1 速習:因果関係(因果関係に取り組む理由:機械学習があるのに?
ジューディア・パールと因果のはしご
回帰、観測、介入 ほか)
2 因果推論(ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
4ステップの因果推論プロセス
因果モデル―仮定と課題 ほか)
3 因果探索(因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
因果探索と機械学習―仮定から応用まで
因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ ほか)
(他の紹介)著者紹介 モラク,アレクサンダー
 独立系の機械学習研究者兼コンサルタント。フォーチュン100や500などの企業に対して、大規模な機械学習システムの構築と設計を支援。企業と機械学習の実践者のために因果関係を普及させることを使命とし、多数の書籍の執筆や講演を行う。企業チーム向けの機械学習トレーニングのプロバイダーLespire.ioの共同設立者でもある(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)


内容細目


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