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 72h
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 |