Wczytuję dane...
Zasoby dotyczące bezpieczeństwa i produktów
X
  • Załączniki bezpieczeństwa
    Załczniki do produktu
    Załączniki dotyczące bezpieczeństwa produktu zawierają informacje o opakowaniu produktu i mogą dostarczać kluczowych informacji dotyczących bezpieczeństwa konkretnego produktu
  • Informacje o producencie
    Informacje o producencie
    Informacje dotyczące produktu obejmują adres i powiązane dane producenta produktu.
    helion
  • Osoba odpowiedzialna w UE
    Osoba odpowiedzialna w UE
    Podmiot gospodarczy z siedzibą w UE zapewniający zgodność produktu z wymaganymi przepisami.
Kod EAN: 9788328908321
Waga produktu: 0.53 kg
Realizacja zamówienia: 3 dni
EAN: 9788328908321
Wysyłka od: 12.99 PLN
Wydawnictwo: helion
KUP TERAZ!
W uczeniu maszynowym odkrywanie związków przyczynowych daje możliwości, jakich nie można uzyskać tradycyjnymi technikami statystycznymi. Najnowsze trendy w programowaniu pokazują, że przyczynowość staje się kluczowym zagadnieniem dla generatywnej sztucznej inteligencji. Niezbędna okazuje się więc znajomość grafów przyczynowych i zapytań konfrontacyjnych.
Dzięki tej książce łatwo przyswoisz teoretyczne podstawy i zaczniesz je płynnie wdrażać w rzeczywistych scenariuszach. Dowiesz się, w jaki sposób myślenie przyczynowe ułatwia rozwiązywanie problemów, i poznasz pojęcia Pearla, takie jak strukturalny model przyczynowy, interwencje, kontrfakty itp. Każde zagadnienie zostało dokładnie wyjaśnione i opatrzone zbiorem praktycznych ćwiczeń z kodem w Pythonie. Nauczysz się także implementować poszczególne modele i zrozumiesz, czym się kierować przy wyborze technik i algorytmów do rozwiązywania konkretnych scenariuszy przyczynowych. To przewodnik, który docenią szczególnie inżynierowie uczenia maszynowego i analitycy danych.
W książce:
* wnioskowanie związków przyczynowych
* budowa i działanie strukturalnych modeli przyczynowych
* czteroetapowy proces wnioskowania związków przyczynowych w Pythonie
* techniki modelowania efektu interwencji
* nowoczesne metody odkrywania związków przyczynowych za pomocą Pythona
* korzystanie z wnioskowania związków przyczynowych
Przyczyna i skutek, nic więcej. Pomyłki jako takie nie istnieją...
Jose Antonio Cotrina, hiszpański pisarz science fiction

Szczegóły produktu

  • Autor: 

    Molak Aleksander

  • Format: 

    16.5x23.5cm

  • ISBN: 

    9788328908321

  • Objętość: 

    421

  • Oprawa: 

    Miękka

  • Rok wydania: 

    2024

  • Tematyka: 

    Informatyka

Polecamy także