ダブルマシンラーニングの簡略化：パート1 – 基本的な因果推論の応用

ダブルマシンラーニングの簡略化：基本的な因果推論の応用

因果推論タスクでのDMLの活用方法を学ぶ

この記事は、ダブルマシンラーニングを簡素化し民主化するための2部シリーズの1つ目です。最初のパートでは、ダブルマシンラーニングの基礎と、2つの基本的な因果推論アプリケーションについて説明します。次に、パート2では、この知識を拡張して、因果推論問題を予測タスクに変換し、個別レベルの治療効果を予測して意思決定とデータ駆動型のターゲティングを支援します。

統計的/機械学習（ML）と因果推論/計量経済学（CI）の概念的および実践的な違いは、長年にわたって確立されてきました。MLは予測を目指し、CIは治療効果や変数間の「因果関係」を推論することを目指します。しかし、データサイエンティストが訓練された機械学習モデルのパラメータや他の解釈可能なML手法から因果関係を引き出すことは一般的であり、ある程度は今でも残っています。それにもかかわらず、業界全体および多くの学問分野で、より厳密な因果関係の主張を行うための努力がなされており、CIに関する広範かつオープンな議論が活発化しています。この努力のなかで、MLとCIの概念的なギャップを埋めるための素晴らしい成果が生まれています。特に、ML手法の力を活用するCIのツールが登場しています。

このシリーズの主な目的は、ダブルマシンラーニング（DML）の使用と応用を民主化することです。ダブルマシンラーニングは、チェルノズフコフらによって初めて紹介された「治療と因果パラメータのためのダブルマシンラーニング」という画期的な論文で初めて紹介されました。データサイエンティストが日常の因果推論タスクでDMLを利用できるようにするためです。これを実現するために、まずDMLの基礎について掘り下げます。具体的には、因果関係のための回帰フレームワークとフリッシュ-ワウ-ラベルの定理を含む概念的および理論的な基盤を説明し、それを利用してDMLを開発します。最後に、ダブルマシンラーニングの2つの注目すべき応用例を示します：

1. 非実験的/観察データにおける治療の外生性/CIA/無視可能性に近づくこと

• 「Azure B シリーズの仮想マシンのパワー」
• 化学プロセス開発のためのモデルフリー強化学習
• AIの時代のIVRテスト：人間と機械のギャップを埋める

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!