Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie:

nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko

Tytuł oryginalny:
Causal inference and discovery in Python
machine learning and Pearlian perspective
Autor:
Aleksander Molak
Tłumacz:
Radosław Meryk
Wydawca:
Grupa Wydawnicza Helion (2024)
ISBN:
978-83-289-0832-1
Autotagi:
druk
książki
podręczniki
publikacje fachowe

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.
Więcej...
Wypożycz w bibliotece
Dostęp online
Brak zasobów elektronicznych
dla wybranego dzieła.
Dodaj link
Kup
Brak ofert.
Recenzje

Brak recenzji - napisz pierwszą.

Nikt jeszcze nie obserwuje nowych recenzji tego dzieła.
Okładki
Kliknij na okładkę żeby zobaczyć powiększenie lub dodać ją na regał.

Projekt współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego
Dotacje na innowacje - Inwestujemy w Waszą przyszłość
foo