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Inferencia y descubrimiento causal en Python - Softcover

 
9788441549203: Inferencia y descubrimiento causal en Python

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Molak, Aleksander
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
New Rustica

Seller: KALAMO BOOKS, Burriana, CS, Spain

Seller rating 5 out of 5 stars 5-star rating, Learn more about seller ratings

Rustica. Condition: Nuevo. Seller Inventory # ANY9788441549203

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Molak, Aleksander
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Agapea Libros, Malaga, MA, Spain

Seller rating 5 out of 5 stars 5-star rating, Learn more about seller ratings

Condition: 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. Seller Inventory # 24669212

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MOLAK, ALEKSANDER
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
New Rustica (tapa blanda)

Seller: Antártica, Madrid, M, Spain

Seller rating 5 out of 5 stars 5-star rating, Learn more about seller ratings

Rustica (tapa blanda). Condition: New. Dust Jacket Condition: 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. Seller Inventory # 1434609

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MOLAK, ALEKSANDER
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Libros Tobal, Ajalvir, M, Spain

Seller rating 5 out of 5 stars 5-star rating, Learn more about seller ratings

Condition: Nuevo. TITULOS ESPECIALES - CONCEPTOS DE PROGRAMACION, APRENDIZAJE DE LA PROGR# PROGRAMACION ORIENTADA A OBJETOS (POO)# PROGRAMACION DE WEB# INTELIGENCIA ARTIFICIAL# APRENDIZAJE AUTOMATICO. Seller Inventory # 9788441549203

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Molak, Aleksander
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Imosver, PONTECALDELAS, PO, Spain

Seller rating 4 out of 5 stars 4-star rating, Learn more about seller ratings

Condition: 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. Seller Inventory # CIM0019805

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Molak, Aleksander
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Grand Eagle Retail, Mason, OH, U.S.A.

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Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Kennys Bookstore, Olney, MD, U.S.A.

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Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Ireland

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Molak, Aleksander
Published by ANAYA MULTIMEDIA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
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Seller: AussieBookSeller, Truganina, VIC, Australia

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MOLAK, ALEKSANDER
Published by ANAYA, 2024
ISBN 10: 8441549206 ISBN 13: 9788441549203
New Soft cover

Seller: Gabo Books, COLUMBUS, OH, U.S.A.

Seller rating 3 out of 5 stars 3-star rating, Learn more about seller ratings

Soft cover. Condition: New. Dust Jacket Condition: New. Seller Inventory # 504

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