82.87
Informatyka, programowanie i grafika komputerowa
Helion
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
Wydawnictwo:
Helion
Oprawa: Miękka
82,87 zł
Cena rekomendowana: 109,00 zł
Cena okładkowa/rekomendowana przez wydawcę/producenta.
Wysyłka: 1-3 dni robocze
+ czas dostawy
+ czas dostawy
Zapłać za 30 dni
Opis
W uczeniu maszynowym odkrywanie związków przyczynowych daje możliwości, jakich nie można uzyskać tradycyjnymi technikami statystycznymi. Najnowsze trendy w programowaniu pokazują, że przyczynowość staje się kluczowym zagadnieniem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Niezbędna okazuje się więc znajomość grafów przyczynowych i zapytań konfrontacyjnych.
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie zostało dokładnie wyjaśnione i opatrzone zbiorem praktycznych ćwiczeń z kodem w Pythonie. Nauczysz się także implementować poszczególne modele i zrozumiesz, czym się kierować przy wyborze technik i algorytmów do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który docenią szczególnie inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych.
W książce:
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie zostało dokładnie wyjaśnione i opatrzone zbiorem praktycznych ćwiczeń z kodem w Pythonie. Nauczysz się także implementować poszczególne modele i zrozumiesz, czym się kierować przy wyborze technik i algorytmów do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który docenią szczególnie inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych.
W książce:
- wnioskowanie związków przyczynowych
- budowa i działanie strukturalnych modeli przyczynowych
- czteroetapowy proces wnioskowania związków przyczynowych w Pythonie
- techniki modelowania efektu interwencji
- nowoczesne metody odkrywania związków przyczynowych za pomocą Pythona
- korzystanie z wnioskowania związków przyczynowych
Przyczyna i skutek, nic więcej. Pomyłki jako takie nie istnieją... - Jose Antonio Cotrina, hiszpański pisarz science fiction
Szczegóły
Tytuł
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
Autor
Wydawnictwo
Rok wydania
2024
Oprawa
Miękka
Ilość stron
421
Format
16.5 x 23.5 cm
Języki
polski
ISBN
9788328908321
Język oryginału
angielski
Tłumacze
Meryk Radosław
Tytuł oryginału
Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more
Rodzaj
Książka
EAN
9788328908321
Data premiery
2024-05-28
Dodałeś produkt do koszyka
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
82,87 zł
Rabaty do 45% non stop
Ponad 200 tys. produktów
Bezpieczne zakupy
Recenzje