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
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37,95€ IVA INCLUIDO
- Editorial:
- ANAYA
- Publicación:
- 01/04/2024
- Colección:
- TITULOS ESPECIALES
- Ver ficha completa
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.
Más información del libro
Inferencia causal y descubrimiento en Python
- Editorial:
- ANAYA
- Fecha Publicación:
- 01/04/2024
- 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.
Molak, Aleksander
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