Książki, poradniki, ebooki, audiobooki -
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko

header_top2.png

Promocja tygodnia

50% taniej na książki informatyczne !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia o 50%

Taniej na książki klasy business !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia 50%

Taniej na książki "Sztuka życia" !
Co tydzień inna książka.

Promocja tygodnia - 50%

Taniej na książki z serii Poradniki !
Co tydzień inna książka.

Jesteś tutaj:

Książki informatyczne

loading...

Nowości informatyki

Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko

wnizwiW 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:

  • 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

 

Aleksander Molak jest niezależnym badaczem i konsultantem w dziedzinie uczenia maszynowego. Współpracował z licznymi firmami w Europie, USA i Izraelu, gdzie uczestniczył w tworzeniu wielkoskalowych systemów uczenia maszynowego. Jest też współzałożycielem firmy Lespire.io, dostawcy szkoleń z zakresu sztucznej inteligencji dla zespołów korporacyjnych.

 

Kup teraz

Pobierz darmowy fragmentpdf icon2Rozmiar: 2,6 MB

Promocje eBooki

Codziennie promocja
innej książki !

Kursy video IT

Kursy video z serii IT

Biznes IT

Książka z serii Biznes IT

Programowanie

Książka z serii
Programowanie

Webmasterstwo

Wybrane książki z serii
Webmasterstwo

Grafika

Książka z serii
Grafika komputerowa

O zdrowiu

Oswoić atopowe zapalenie skóry

Oswoić atopowe zapalenie skóry

Poznaj pomocne sposoby, wykorzystywane przez mamę dwójki dzieci chorych na AZS. Kochani rodzice! Właśnie dowiedzieliście się, że Wasze dziecko ma skazę białkową AZS? Nie wiecie, co robić, aby mu pomóc, a...

Więcej w : Zdrowie dzieci

Czytaj więcej...

Biznes i kariera

Wygraj klienta

Wygraj klienta

Praktyczny poradnik, który podpowie Ci, co naprawdę sądzą Twoi klienci, oraz jak wpływać na ich myśli, emocje i zachowania. Sześć najważniejszych psychologicznych kluczy do skutecznej sprzedaży Nowe metody sprzedaży Do tej pory...

Więcej w : E-biznes

Czytaj więcej...
Designed by :