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Inferencia causal y descubrimiento en Python

Autor/a : Aleksander Molak

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.

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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, 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.

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2315254

  • I.S.B.N.

    978-84-415-4920-3

  • Publicación
    25/04/2024

  • Clasificación IBIC

    UMA

  • Formato

    Papel

  • Páginas

    432

  • Colección

    TÍTULOS ESPECIALES

  • Código

    2382515

  • I.S.B.N.

    978-84-415-4999-9

  • Publicación
    25/04/2024

  • Clasificación IBIC

    UMA

  • Formato

    ePub

Sobre la colección TÍTULOS ESPECIALES