汎用的因果機械学習の原理と実装
概要
機械学習を因果推論に応用する汎用的な方法について解説する
最新の手法の基盤となる原理を理解することで，新たな手法の理解を促進する
応用上の注意点を理解し，分析結果を適切に解釈して意思決定に活用する
因果推論における近年の革新の一つは，機械学習の応用の発展です。現実世界の複雑な課題を解決するためには，既存の知識やデータを柔軟に扱うことができる機械学習が鍵となると注目されています。これまで因果推論と機械学習の目的は異なるとみなされてきましたが，機械学習が得意とする予測問題を因果推論の枠組みで解かせることで，優れた方法を実現できることが分かってきました。そのためには，いかにして因果性を予測問題として定式化し，いかにしてその予測問題を学習し，いかにしてその学習器の性能をデータから評価するかという課題を解決する必要があります。これらを考慮しない機械学習手法が機能しない理由の一つは，ランダム化比較試験等の一部の例外を除いて，訓練データのドメインと目標ドメインとが異なるという問題があるからです。
本講義では，特定の機械学習手法を解説するのではなく，機械学習を因果推論に応用する汎用的な方法について解説します。こうした汎用的方法を理解したうえで，分析者が自らのデータと課題に合わせた機械学習手法を利用して分析を行うことで，実際の意思決定に役立たせることが期待されます。
近年のmeta learner，double/debiased machine learning，GATES and CLANといった汎用的方法は共通の原理に基づいており，その原理の理解が最新の手法の理解を促進することを裏付けています。
この講義を通じて，参加者の皆様が汎用的機械学習の原理を理解し，その応用上の注意点に気をつけながら実装を行い，その分析結果を適切に解釈して意思決定に活用できるようになることを目指します。
キーワード：因果推論、機械学習、meta learner、DML
対象者
企業に所属していて実務で因果推論/効果検証を行いたい方
機械学習を因果推論/効果検証に応用したいデータサイエンティスト
大学等の研究機関に所属していて機械学習の因果推論への応用を理解したい方
講師プロフィール
勝又 裕斗(かつまた ひろと)
取得学位：学士(法学)・修士(法学)・博士(法学)
2024 年 4 月 – 現在 東京大学社会科学研究所、准教授
2023 年 4 月 - 2024 年 3 月 一橋大学大学院ソーシャル・データサイエンス研究科、准教授
2020 年 4 月 - 2023 年 3 月 東京大学大学院総合文化研究科、特任講師
2019 年 9 月 - 2020 年 3 月 横浜市立大学データサイエンス学部、特任助教
2017 年 9 月 - 2019 年 7 月 マサチューセッツ工科大学、政治学方法論研究室研究員
2017 年 9 月 - 2019 年 7 月 マサチューセッツ工科大学、客員研究員
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主催