INFERENCIA CAUSAL Y DESCUBRIMIENTO EN PYTHON

INFERENCIA CAUSAL Y DESCUBRIMIENTO EN PYTHON

DESCUBRA LOS SECRETOS DEL MACHINE LEARNING CAUSAL MODERNO CON DOW

MOLAK, ALEKSANDER

37,95 €
IVA incluido
Disponible 24/48 horas
Editorial:
ANAYA MULTIMEDIA
Año de edición:
2024
Materia
Informática
ISBN:
978-84-415-4920-3
Páginas:
432
Encuadernación:
Rústica
Colección:
TITULOS ESPECIALES
37,95 €
IVA incluido
Disponible 24/48 horas

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, co

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