KSIĄŻKA
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko - Aleksander Molak [KSIĄŻKA]
7599
Wysyłamy w ciągu 2‑7 dni
Darmowa wysyłkaKup jeszcze za 99.99zł
Poczta Polska999
Paczkomaty 24/7 1599
| Kategoria | Pozostałe |
| Autor | Aleksander Molak |
| Ilość stron | 421 |
| Okładka | miękka |
| 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. |
| EAN | 9788328908321 |
| Dział | KSIĄŻKA |
| Data premiery | 2024-05-28 |
| ISBN | 978-83-289-0832-1 |
| Autor | Aleksander Molak |
| Rok wydania | 2024 |
| Wydanie | 1 |
| Ilość stron | 421 |
| Okładka | miękka |
| Liczba nośników | [1xKSIĄŻKA] |
| Szerokość (razem z opakowaniem) | 165 |
| Wysokość (razem z opakowaniem) | 28 |
| Długość (razem z opakowaniem) | 235 |