![[{[item.product.name]}]]([{[item.product.photo.url]}] 75w)
Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie
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.
Informacje dotyczące bezpieczeństwa
Do użytku pod bezpośrednim nadzorem osoby dorosłej, Konieczność stosowania środków ochronnych. Nie używać w ruchu ulicznym, Nie nadaje się dla dzieci poniżej określonego wieku. Do używania pod nadzorem osoby dorosłej, Ta zabawka nie zapewnia ochrony, Zawiera zabawkę. Zalecany nadzór osoby dorosłej
Posiada znak CE potwierdzający spełnienie wymagań dyrektywy Unii Europejskiej dla tego typu urządzeń.
Deklaracja zgodności CE | Zgodne z normą EN-71 - Bezpieczeństwo zabawek
Dla dzieci powyżej 3-go roku życia
Posiada znak CE potwierdzający spełnienie wymagań dyrektywy Unii Europejskiej - Zgodne z normą EN-71 - Bezpieczeństwo zabawek
