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Inferencia causal y descubrimiento en Python

DESCUBRA LOS SECRETOS DEL MACHINE LEARNING CAUSAL MODERNO CON DOW

Autor: Molak, Aleksander

Sección: INFORMÁTICA (LIBROS) - Programas, Aplicaciones, S. Operat.

Inferencia causal y descubrimiento en Python

Inferencia causal y descubrimiento en Python

37,95€ IVA INCLUIDO

Editorial:
ANAYA
Publicación:
01/04/2024
Colección:
TITULOS ESPECIALES
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Sinopsis

En comparación con el aprendizaje automático tradicional y las estadísticas, los métodos causales presentan desafíos únicos. Aprender causalidad puede ser difícil, pero ofrece distintas ventajas que escapan a una mentalidad puramente estadística. Este libro ayuda a liberar todo el potencial de la causalidad.El libro comienza con las motivaciones básicas del pensamiento causal y una completa introducción a conceptos causales pearlianos, …

En comparación con el aprendizaje automático tradicional y las estadísticas, los métodos causales presentan desafíos únicos. Aprender causalidad puede ser difícil, pero ofrece distintas ventajas que escapan a una mentalidad puramente estadística. Este libro ayuda a liberar todo el potencial de la causalidad.

El libro comienza con las motivaciones básicas del pensamiento causal y una completa introducción a conceptos causales pearlianos, como los modelos causales estructurales, las intervenciones, los contrafactuales, etc. Cada concepto va acompañado de una explicación teórica y una serie de ejercicios prácticos con código Python. A continuación, entra de lleno en el mundo de la estimación del efecto causal, y avanza hacia los métodos de aprendizaje automático modernos.

Paso a paso, descubrirás el ecosistema causal de Python y aprovecharás la potencia de los algoritmos más avanzados. Además, explorarás la mecánica de las huellas que dejan las causas y descubrirás las cuatro familias principales de métodos de descubrimiento causal. El capítulo final ofrece una amplia visión general del futuro de la IA causal, con un examen de retos y oportunidades y una exhaustiva lista de recursos para seguir aprendiendo cada vez más.

Entre otras cosas, este libro permite:

* Dominar los conceptos fundamentales de la inferencia causal.

* Liberar el potencial del proceso de inferencia causal en cuatro pasos de Python.

* Explorar avanzadas técnicas de modelado uplift o de elevación.

* Descubrir los secretos del descubrimiento causal moderno con Python.

* Utilizar la inferencia causal para producir impacto social y beneficios para la comunidad.

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Más información del libro

Inferencia causal y descubrimiento en Python

Editorial:
ANAYA
Fecha Publicación:
Formato:
Normal tapa blanda (libros)
ISBN:
978-84-415-4920-3
EAN:
9788441549203
Nº páginas:
432
Colección:
TITULOS ESPECIALES
Lengua:
ESPAÑOL
Alto:
23 mm
Ancho:
19 mm
Sección:
INFORMÁTICA (LIBROS)
Sub-Sección:
Programas, Aplicaciones, S. Operat.

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