ベイジアンネットワークと因果探索

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プログラム

グラフィカルモデルは、大学の講義やテキストが少なく、奥が深いので、独学が難しい。本セミナーでは、数式だけではなく、ソースプログラムをおい、実行結果を確認する。手を動かして身につけることを優先する。データサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者が対象。論理的に把握できた方が、楽しめるように思われる。 (Rubin因果推論は、講義の対象外となる) 。  また、ベイジアンネットワークやLiNGAMは、結果の解釈などで悩んでいる方が多い。講演者が一方的に通り一遍の話をするのではなく、参加者の要望を聞いて、それに沿って学習を進めていく。また、質疑の時間を多く取り、一緒に考えていく。

  1. グラフィカルモデルの定義
    1. 条件付き独立性とグラフの分離性
    2. ネットワーク表現
  2. 独立性、条件付き独立性の検定
    1. 離散データの相互情報量の推定と、独立性、条件付き独立性
    2. Hilbert Schmidt Information Criterion (HSIC) を用いた独立性の検定
  3. ベイジアンネットワークの構造学習
    1. PCアルゴリズム
    2. スコアベースの構造学習
    3. 森の学習
    4. ツールbnlearnを用いた演習
  4. 因果順序の推定
    1. LiNGAMの一般論
    2. 多変数の場合のLiNGAM
    3. 交絡のある場合

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