記事「時系列分類問題における因果推論」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.06.19 12:39 新しい記事「時系列分類問題における因果推論」はパブリッシュされました: この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。 アリソン・ゴプニックはアメリカの児童心理学者で、乳幼児がどのように世界のモデルを構築していくかを研究しています。また、コンピュータ科学者と協力し、人間の幼児がどのようにして外界について常識的な概念を構築するのかを理解する手助けもしています。子どもは大人以上に連想学習を使用しますが、同時に飽くなき実験者でもあります。おもちゃを投げつけるのをやめさせようとしている親を見たことがあるでしょうか。このような行動を無作法、破壊的、攻撃的と解釈する親もいますが、子供には別の動機があることが多いです。彼らは物理法則や社会的相互作用のルールを研究するための体系的な実験をおこなっているのです（Gopnik, 2009）。11ヶ月の乳児は、予測可能な行動をする物体よりも、予測不可能な特性を示す物体で実験することを好みます（Stahl & Feigenson, 2015）。この嗜好性により、彼らは世界のモデルを効果的に構築することができます。 赤ちゃんから学べることは、ヒュームが想定したように、私たちは世界を観察することに限定されないということです。交流することもできます。因果推論の文脈では、これらの相互作用は介入と呼ばれます。介入は、多くの人が科学的手法の聖杯と考えているもの、すなわちランダム化比較テスト（randomized controlled trial：RCT）の中心にあります。 しかし、本当の因果関係から関連性を見分けるにはどうすればいいのでしょうか。それを解明してみましょう。 作者: Maxim Dmitrievsky 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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この記事では、機械学習を用いた因果推論の理論と、Pythonによるカスタムアプローチの実装について見ていきます。因果推論と因果思考は哲学と心理学にルーツを持ち、現実を理解する上で重要な役割を果たしています。
アリソン・ゴプニックはアメリカの児童心理学者で、乳幼児がどのように世界のモデルを構築していくかを研究しています。また、コンピュータ科学者と協力し、人間の幼児がどのようにして外界について常識的な概念を構築するのかを理解する手助けもしています。子どもは大人以上に連想学習を使用しますが、同時に飽くなき実験者でもあります。おもちゃを投げつけるのをやめさせようとしている親を見たことがあるでしょうか。このような行動を無作法、破壊的、攻撃的と解釈する親もいますが、子供には別の動機があることが多いです。彼らは物理法則や社会的相互作用のルールを研究するための体系的な実験をおこなっているのです（Gopnik, 2009）。11ヶ月の乳児は、予測可能な行動をする物体よりも、予測不可能な特性を示す物体で実験することを好みます（Stahl & Feigenson, 2015）。この嗜好性により、彼らは世界のモデルを効果的に構築することができます。
赤ちゃんから学べることは、ヒュームが想定したように、私たちは世界を観察することに限定されないということです。交流することもできます。因果推論の文脈では、これらの相互作用は介入と呼ばれます。介入は、多くの人が科学的手法の聖杯と考えているもの、すなわちランダム化比較テスト（randomized controlled trial：RCT）の中心にあります。
しかし、本当の因果関係から関連性を見分けるにはどうすればいいのでしょうか。それを解明してみましょう。
作者: Maxim Dmitrievsky