Ta witryna wymaga "ciasteczek" do poprawnego działania. Włącz ich obsługę w ustawieniach przeglądarki, aby móc kupować.
Register
Log in
Shopping basket
(1551)
Wishlist
(0)
British Pound
Euro
Złoty Polski
US Dollar
Bestsellers
Oferta specjalna!
Delivery
Payment
Returns
Terms & Conditions
Contact us
Categories
Toys
Puzzle
Board games
Szybka wysyłka
Promocje!
Albums
Paper items
Audiobooks in Polish
Fables
Biographies
Polish books for children and teens
Encyclopedias and dictionaries
Esoteric
Speculative fiction
Movies
History
Horrors and suspense
John Paul II
Calendars
Comic books
Crime and mystery
Kitchen and diets
Books in English
Legends and fables
Literatura erotyczna
Non-fiction books
Music
Science and scientists
Natural sciences
Science and popular science
Textbooks / schoolbooks
How to books
Religion and faith
Romance
Science fiction
Thrillers
Dictionaries
Sport
Art and photography
Technology
History of industry
IT and computers
Architektura komputerów. Akcesoria
Oprogramowanie
Sieci komputerowe
Design
Industry and crafts
Agriculture and forestry
Technology
Military and wars
Health and beauty
Newsletter
Sign up for our newsletter:
Wyrażam zgodę na otrzymywanie oferty handlowej.
Więcej
This field is required
I hereby agree with the
terms of service
This field is required
Wait...
Home
/
Technology
/
IT and computers
/
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
Aleksander Molak
In stock
Dostępne ponad 10 sztuk.
Dispatch in 3-4 business days.
£23.55
Dostawa do UK zawsze tylko £1.90! (
Sprawdź!
)
Qty:
lub
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
Książka Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. - wysyłka UK tylko £1.90.
Irlandia i inne kraje - sprawdź informacja na stronie "dostawa".
Similar books
£42.39
Python Wprowadzenie [Twarda]
Lutz Mark
£13.39
UXUI. Design Zoptymalizowany. Workshop Book [Miękka]
Badura Chris
£32.88
Microsoft Visual C# 2022 Krok po kroku [Miękka]
John Sharp
£21.47
Kod Ukryty język komputerów [Miękka]
Charles Petzold
More
Dane bibliograficzne / Bibliographic info
Rodzaj (nośnik)
/ Type of product
książka / book
Dział
/ Department
Książki i czasopisma / Books and periodicals
Autor
/ Author
Aleksander Molak
Tytuł
/ Title
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie.
Podtytuł
/ Subtitle
Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko
Język
/ Language
polski
Wydawca
/ Publisher
Helion
Rok wydania
/ Published in year
2024
Tytuł originału
/ Original title
Causal Inference and Discovery in Python: Unlock the secrets of modern causal machine learning with DoWhy, EconML, PyTorch and more
Języki oryginału
/ Original language
angielski
Rodzaj oprawy
/ Binding type
Miękka
Wymiary
/ Size
16.5x23.5
Liczba stron
/ Number of pages
421
Ciężar
/ Weight
0.53 kg
ISBN
9788328908321 (9788328908321)
EAN/UPC
9788328908321
Stan produktu
/ Condition
nowy / new - sprzedajemy wyłącznie nowe nieużywane produkty
Categories
Technology
>
IT and computers
Science and popular science
>
Popular science
Technology
>
IT and computers
>
Oprogramowanie
>
Programowanie. Języki programowania
Technology
>
IT and computers
>
Oprogramowanie
>
Programowanie. Języki programowania
>
Algorytmy. Algorytmika
Aleksander Molak
£23.55
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uc... [Miękka]
Aleksander Molak
Product tags
Aleksander Molak
(1)
Zapraszamy do zakupu tego produktu.