{
  "type": "book",
  "site": {
    "name": "Kołczan Książek",
    "language": "pl-PL",
    "url": "https://www.kolczanksiazek.pl"
  },
  "formats": "Każda podstrona ma dwie wersje z tymi samymi danymi: JSON (adres strony + .json) i markdown (adres strony + .md). Do każdego `url` w tym dokumencie można dopisać .json albo .md.",
  "title": "Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko",
  "subtitle": null,
  "slug": "wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko",
  "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko",
  "json": "https://www.kolczanksiazek.pl/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko.json",
  "markdown": "https://www.kolczanksiazek.pl/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko.md",
  "authors": [
    {
      "name": "Aleksander Molak",
      "slug": "aleksander-molak",
      "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/aleksander-molak"
    }
  ],
  "language": "pl_PL",
  "original_title": null,
  "original_language": null,
  "first_published": "2024-05-28",
  "genres": [],
  "series": [],
  "cover": "https://quivercdn.com/covers/helion/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko_978-83-2890-832-1.jpg?v=2026-04-07%2011%3A10%3A39",
  "description": "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",
  "editions": [
    {
      "title": "Wnioskowanie i związki przyczynowe w Pythonie. Nowoczesne uczenie maszynowe z wykorzystaniem bibliotek DoWhy, EconML, PyTorch i nie tylko",
      "subtitle": null,
      "url": "https://www.kolczanksiazek.pl/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko/9788328908321",
      "publisher": "Helion",
      "publisher_series": [],
      "translators": [],
      "medium": "paper",
      "duration_seconds": null,
      "narrators": [],
      "illustrators": [],
      "cover_artists": [],
      "isbn": "978-83-2890-832-1",
      "pages": 421,
      "published": "2024-05-28",
      "language": "pl_PL",
      "cover": "https://quivercdn.com/covers/helion/aleksander-molak/wnioskowanie-i-zwiazki-przyczynowe-w-pythonie-nowoczesne-uczenie-maszynowe-z-wykorzystaniem-bibliotek-dowhy-econml-pytorch-i-nie-tylko_978-83-2890-832-1.jpg?v=2026-04-07%2011%3A10%3A39"
    }
  ],
  "other_languages": [],
  "characters": [],
  "chapters": []
}