	Causal AI (eBook)

	Causal AI (eBook)
	Robert Osazuwa Ness
	Robert Osazuwa Ness

	Prezzo: € 49,61 Compra EPUB		Prezzo: € 49,61 Compra EPUB

	Formato :	EPUB

	Cloud:	Sì Scopri di più



	Lingua:	en


	Editore:	Manning

Codice EAN:	9781638357346
Anno pubblicazione:	2025
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	Note legali NOTE LEGALI a) Garanzia legale, Pagamenti, Consegne, Diritto di recesso b) Informazioni sul prezzo Il prezzo barrato corrisponde al prezzo di vendita al pubblico al lordo di IVA e al netto delle spese di spedizione Il prezzo barrato dei libri italiani corrisponde al prezzo di copertina. I libri in inglese di Libraccio sono di provenienza americana o inglese. Libraccio riceve quotidianamente i prodotti dagli USA e dalla Gran Bretagna, pagandone i costi di importazione, spedizione in Italia ecc. Il prezzo in EURO è fissato da Libraccio e, in alcuni casi, può discostarsi leggermente dal cambio dollaro/euro o sterlina/euro del giorno. Il prezzo che pagherai sarà quello in EURO al momento della conferma dell'ordine. In ogni caso potrai verificare la convenienza dei nostri prezzi rispetto ad altri siti italiani e, in moltissimi casi, anche rispetto all'acquisto su siti americani o inglesi. c) Disponibilità I termini relativi alla disponibilità dei prodotti sono indicati nelle Condizioni generali di vendita. Disponibilità immediata L'articolo è immediatamente disponibile presso Libraccio e saremo in grado di procedere con la spedizione entro un giorno lavorativo. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Disponibile in giorni o settimane (ad es. "3-5-10 giorni", "4-5 settimane" ) L'articolo sarà disponibile entro le tempistiche indicate, necessarie per ricevere l'articolo dai nostri fornitori e preparare la spedizione. Nota: La disponibilità prevista fa riferimento a singole disponibilità. Prenotazione libri scolastici Il servizio ti permette di prenotare libri scolastici nuovi che risultano non disponibili al momento dell'acquisto. Attualmente non disponibile L'articolo sarà disponibile ma non sappiamo ancora quando. Inserisci la tua mail dalla scheda prodotto attivando il servizio Libraccio “avvisami” e sarai contattato quando sarà ordinabile. Difficile reperibilità Abbiamo dei problemi nel reperire il prodotto. Il fornitore non ci dà informazioni sulla sua reperibilità, ma se desideri comunque effettuare l'ordine, cercheremo di averlo nei tempi indicati. Se non sarà possibile, ti avvertiremo via e-mail e l'ordine verrà cancellato. Chiudi
Descrizione Build AI models that can reliably deliver causal inference. How do you know what might have happened, had you done things differently? Causal AI gives you the insight you need to make predictions and control outcomes based on causal relationships instead of pure correlation, so you can make precise and timely interventions. Causal AI is a practical introduction to building AI models that can reason about causality. In Causal AI you will learn how to: • Build causal reinforcement learning algorithms • Implement causal inference with modern probabilistic machine tools such as PyTorch and Pyro • Compare and contrast statistical and econometric methods for causal inference • Set up algorithms for attribution, credit assignment, and explanation • Convert domain expertise into explainable causal models Author Robert Osazuwa Ness, a leading researcher in causal AI at Microsoft Research, brings his unique expertise to this cutting-edge guide. His clear, code-first approach explains essential details of causal machine learning that are hidden in academic papers. Everything you learn can be easily and effectively applied to industry challenges, from building explainable causal models to predicting counterfactual outcomes. Foreword by Lindsay Edwards. About the technology Traditional ML models can’t answer causal questions like, “Why did that happen?” or, “What factors should I change to get a particular outcome?” This book blends advanced statistical methods, computational techniques, and new algorithms to create machine learning systems that automate the process of causal inference. About the book Causal AI introduces the tools, techniques, and algorithms of causal reasoning for machine learning. This unique book masterfully blends Bayesian and probabilistic approaches to causal inference with practical hands-on examples in Python. Along the way, you’ll learn to integrate causal assumptions into deep learning architectures, including reinforcement learning and large language models. You’ll also use PyTorch, Pyro, and other ML libraries to scale up causal inference. What's inside • End-to-end causal inference with DoWhy • Deep Bayesian causal generative AI models • A code-first tour of the do-calculus and Pearl’s causal hierarchy • Code for fine-tuning causal large language models About the reader For data scientists and machine learning engineers. Examples in Python. About the author Robert Osazuwa Ness is an AI researcher at Microsoft Research and professor at Northeastern University. He is a contributor to open-source causal inference packages such as Python’s DoWhy and R’s bnlearn. Table of Contents Part 1 1 Why causal AI 2 A primer on probabilistic generative modeling Part 2 3 Building a causal graphical model 4 Testing the DAG with causal constraints 5 Connecting causality and deep learning Part 3 6 Structural causal models 7 Interventions and causal effects 8 Counterfactuals and parallel worlds 9 The general counterfactual inference algorithm 10 Identification and the causal hierarchy Part 4 11 Building a causal inference workflow 12 Causal decisions and reinforcement learning 13 Causality and large language models

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