{"product_id":"causal-inference-and-discovery-in-python-unlock-the-secrets-of-modern-causal-machine-learning-with-dowhy-econml-pytorch-and-more-9781804612989","title":"Inferencia y descubrimiento causal en Python: desvela los secretos del aprendizaje automático causal moderno con DoWhy, EconML, PyTorch y más","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDesmitifique la inferencia causal y el descubrimiento causal desvelando los principios causales y fusionándolos con potentes algoritmos de aprendizaje automático para datos observacionales y experimentales.\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLa compra del libro impreso o Kindle incluye un eBook en PDF gratuito\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eCaracterísticas principales: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eExamine conceptos causales de Pearl, como modelos causales estructurales, intervenciones, contrafactuales y más.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDescubra técnicas modernas de inferencia causal para la estimación del efecto del tratamiento promedio y heterogéneo.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplore y aproveche los métodos de descubrimiento causal tradicionales y modernos.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eDescripción del libro: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eLos métodos causales presentan desafíos únicos en comparación con el aprendizaje automático y las estadísticas tradicionales. Aprender la causalidad puede ser un desafío, pero ofrece ventajas distintas que eluden una mentalidad puramente estadística. Causal Inference and Discovery in Python le ayuda a desbloquear el potencial de la causalidad.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eComenzará con las motivaciones básicas detrás del pensamiento causal y una introducción completa a los conceptos causales de Pearl, como modelos causales estructurales, intervenciones, contrafactuales y más. Cada concepto se acompaña de una explicación teórica y un conjunto de ejercicios prácticos con código Python.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eA continuación, se adentrará en el mundo de la estimación del efecto causal, progresando constantemente hacia métodos modernos de aprendizaje automático. Paso a paso, descubrirá el ecosistema causal de Python y aprovechará el poder de los algoritmos de vanguardia. Explorará además la mecánica de cómo \"las causas dejan huellas\" y comparará las principales familias de algoritmos de descubrimiento causal.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEl capítulo final le ofrece una amplia perspectiva sobre el futuro de la IA causal, donde examinamos los desafíos y las oportunidades y le proporcionamos una lista completa de recursos para aprender más.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLo que aprenderá: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eDominar los conceptos fundamentales de la inferencia causal.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDescifrar los misterios de los modelos causales estructurales.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDesatar el poder del proceso de inferencia causal de 4 pasos en Python.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eExplorar técnicas avanzadas de modelado de mejora.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eDesbloquear los secretos del descubrimiento causal moderno usando Python.\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUsar la inferencia causal para el impacto social y el beneficio comunitario.\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cp\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eA quién va dirigido este libro: \u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste libro está dirigido a ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos e investigadores de aprendizaje automático que buscan ampliar su conjunto de herramientas de ciencia de datos y explorar el aprendizaje automático causal. También ayudará a los desarrolladores familiarizados con la causalidad que hayan trabajado en otra tecnología y quieran cambiar a Python, y a los científicos de datos con un historial de trabajo con la causalidad tradicional que quieran aprender el aprendizaje automático causal. También es una lectura obligada para los emprendedores expertos en tecnología que buscan construir una ventaja competitiva para sus productos e ir más allá de las limitaciones del aprendizaje automático tradicional.\u003c\/p\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-16188141\"\u003eAleksander Molak\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Packt Publishing\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 31\/05\/2023\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 456\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.71lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.25h x 7.50w x 0.92d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781804612989\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1804612987\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM059000\"\u003eIngeniería informática\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM036000\"\u003eDiseño lógico\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003ci\u003eEste título no es retornable\u003c\/i\u003e\u003cbr\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"Packt Publishing","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44481796833517,"sku":"9781804612989","price":71.98,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_84700896-9b17-4b6e-8ef7-24b651b4e7ca.jpg?v=1700753964","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/causal-inference-and-discovery-in-python-unlock-the-secrets-of-modern-causal-machine-learning-with-dowhy-econml-pytorch-and-more-9781804612989","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}