ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Causal Inference and Discovery in Python. Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more Aleksander Molak, Ajit Jaokar

Język publikacji: 1
Causal Inference and Discovery in Python. Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more Aleksander Molak, Ajit Jaokar - okladka książki

Causal Inference and Discovery in Python. Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more Aleksander Molak, Ajit Jaokar - okladka książki

Autorzy:
Aleksander Molak, Ajit Jaokar
Serie wydawnicze:
Learning
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
456
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub

Ebook 29,90 zł najniższa cena z 30 dni

109,00 zł (-10%)
98,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

29,90 zł najniższa cena z 30 dni

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Causal methods present unique challenges compared to traditional machine learning and statistics. Learning causality can be challenging, but it offers distinct advantages that elude a purely statistical mindset. Causal Inference and Discovery in Python helps you unlock the potential of causality.
You’ll start with basic motivations behind causal thinking and a comprehensive introduction to Pearlian causal concepts, such as structural causal models, interventions, counterfactuals, and more. Each concept is accompanied by a theoretical explanation and a set of practical exercises with Python code. Next, you’ll dive into the world of causal effect estimation, consistently progressing towards modern machine learning methods. Step-by-step, you’ll discover Python causal ecosystem and harness the power of cutting-edge algorithms. You’ll further explore the mechanics of how “causes leave traces” and compare the main families of causal discovery algorithms. The final chapter gives you a broad outlook into the future of causal AI where we examine challenges and opportunities and provide you with a comprehensive list of resources to learn more.
By the end of this book, you will be able to build your own models for causal inference and discovery using statistical and machine learning techniques as well as perform basic project assessment.

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Aleksander Molak jest niezależnym badaczem i konsultantem w dziedzinie uczenia maszynowego. Współpracował z licznymi firmami w Europie, USA i Izraelu, gdzie uczestniczył w tworzeniu wielkoskalowych systemów uczenia maszynowego. Jest też współzałożycielem firmy Lespire.io, dostawcy szkoleń z zakresu sztucznej inteligencji dla zespołów korporacyjnych. 

Ajit Jaokar jest specjalistą data science w Feynlabs, gdzie buduje prototypy AI dla złożonych aplikacji. Jest również kierownikiem kursu AI na Uniwersytecie Oksfordzkim.

Zobacz pozostałe książki z serii Learning

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
98,10 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.