Articles liés à Inferencia y descubrimiento causal en Python: Descubra...
Inferencia y descubrimiento causal en Python: Descubra los secretos del machine learning causal moderno con DoWhy, EconML, PyTorch y mucho más - Couverture souple
Synopsis
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.
Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.
Acheter neuf
Afficher cet article
EUR 38,55
EUR 9,48 expédition depuis Espagne vers Etats-Unis
Destinations, frais et délaisRésultats de recherche pour Inferencia y descubrimiento causal en Python: Descubra...
Image d'archives
Inferencia y descubrimiento causal en Python
Vendeur : KALAMO BOOKS, Burriana, CS, Espagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Rustica. Etat : Nuevo. N° de réf. du vendeur ANY9788441549203
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
Inferencia Causal Y Descubrimiento En Python
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : Grand Eagle Retail, Mason, OH, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : new. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9788441549203
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
Inferencia causal y descubrimiento en Python
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : Agapea Libros, Malaga, MA, Espagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. Idioma/Language: Español. 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. *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla. N° de réf. du vendeur 24669212
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image d'archives
INFERENCIA CAUSAL Y DESCUBRIMIENTO EN PYTHON
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, ANAYA MULTIMEDIA-ANAYA INTERACTIVA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Rustica (tapa blanda)
Vendeur : Antártica, Madrid, M, Espagne
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Rustica (tapa blanda). Etat : New. Etat de la jaquette : Nuevo. 01. 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. LIBRO. N° de réf. du vendeur 1434609
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
Inferencia y descubrimiento causal en Python Descubra los secretos del machine learning causal moderno con DoWhy, EconML, PyT
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : Imosver, PONTECALDELAS, PO, Espagne
Évaluation du vendeur 4 sur 5 étoiles
Etat : Nuevo. 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. N° de réf. du vendeur CIM0019805
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image fournie par le vendeur
INFERENCIA Y DESCUBRIMIENTO CASUAL EN PYTHON
Vendeur : Gabo Books, COLUMBUS, OH, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 3 sur 5 étoiles
Soft cover. Etat : New. Etat de la jaquette : New. N° de réf. du vendeur 504
Quantité disponible : 5 disponible(s)
Image d'archives
INFERENCIA Y DESCUBRIMIENTO CAUSAL EN PYTHON
Vendeur : Librerias Prometeo y Proteo, Malaga, Espagne
Évaluation du vendeur 3 sur 5 étoiles
Rústica. Etat : New. Etat de la jaquette : Nuevo. 01. 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. LIBRO. N° de réf. du vendeur 3809108
Quantité disponible : 1 disponible(s)
Image d'archives
Inferencia y descubrimiento causal en Python
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : Kennys Bookstore, Olney, MD, Etats-Unis
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur V9788441549203
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image d'archives
Inferencia y descubrimiento causal en Python
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlande
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : New. N° de réf. du vendeur V9788441549203
Quantité disponible : 2 disponible(s)
Image d'archives
Inferencia Causal Y Descubrimiento En Python
Edité par
ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10 : 8441549206
ISBN 13 : 9788441549203
Neuf
Couverture souple
Vendeur : AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australie
Évaluation du vendeur 5 sur 5 étoiles
Etat : new. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9788441549203
Quantité disponible : 1 disponible(s)