INFERENCIA CAUSAL Y DESCUBRIMIENTO EN PYTHON

Name: INFERENCIA CAUSAL Y DESCUBRIMIENTO EN PYTHON
Brand: ANAYA MULTIMEDIA
SKU: 9788441549203
Price: 217.77 PLN
Availability: InStock

Autor: MOLAK, ALEKSANDER

Język:

Oprawa: Książka

Wydawca: ANAYA MULTIMEDIA

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217.77 zł

En comparación con el aprendizaje automático tradicional y las estadísticas, los métodos causales pr...

Informacje o książce

Autor

MOLAK, ALEKSANDER

Język

Hiszpański

Oprawa

Książka - Książka

Data wydania

2024

strony

432

EAN

9788441549203

Enbook ID

44776012

Wydawca

ANAYA MULTIMEDIA

Waga

790

Pełny opis

En comparación con el aprendizaje automático tradicional y las estadísticas, los métodos causales presentan desafíos únicos. Aprender causalidad puede ser difícil, pero ofrece distintas ventajas que escapan a una mentalidad puramente estadística. Este libro ayuda a liberar todo el potencial de la causalidad.El libro comienza con las motivaciones básicas del pensamiento causal y una completa introducción a conceptos causales pearlianos, como los modelos causales estructurales, las intervenciones, los contrafactuales, etc. Cada concepto va acompañado de una explicación teórica y una serie de ejercicios prácticos con código Python. A continuación, entra de lleno en el mundo de la estimación del efecto causal, y avanza hacia los métodos de aprendizaje automático modernos.Paso a paso, descubrirás el ecosistema causal de Python y aprovecharás la potencia de los algoritmos más avanzados. Además, explorarás la mecánica de las huellas que dejan las causas y descubrirás las cuatro familias principales de métodos de descubrimiento causal. El capítulo final ofrece una amplia visión general del futuro de la IA causal, con un examen de retos y oportunidades y una exhaustiva lista de recursos para seguir aprendiendo cada vez más.Entre otras cosas, este libro permite:* Dominar los conceptos fundamentales de la inferencia causal.* Liberar el potencial del proceso de inferencia causal en cuatro pasos de Python.* Explorar avanzadas técnicas de modelado uplift o de elevación.* Descubrir los secretos del descubrimiento causal moderno con Python.* Utilizar la inferencia causal para producir impacto social y beneficios para la comunidad.

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