Prvky kauzálneho odvodzovania: Základy a algoritmy učenia

Recenzie čitateľov

Kniha je chválená pre svoj užitočný obsah a kvalitný fyzický formát, ktorý zaujme najmä tých, ktorí poznajú koncepty strojového učenia. Existujú však značné obavy týkajúce sa kvality produkcie, najmä pokiaľ ide o formátovanie pre Kindle.

Kvalitný fyzický výtlačok, dobrá kvalita papiera, obrázky vytlačené farebne, slúži ako užitočná nika v oblasti kauzálneho odvodzovania pomocou zápisu strojového učenia, známeho pre tých, ktorí sa učili z „Elements of Statistical Learning“.

Slabá kontrola kvality s problémami, ako je prevrátená obálka knihy, hrozné formátovanie pre Kindle s nečitateľnými symbolmi.

(na základe 5 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms

Obsah knihy:

Stručný a samostatný úvod do kauzálneho odvodzovania, ktoré je čoraz dôležitejšie v oblasti dátovej vedy a strojového učenia.

Matematizácia kauzality je relatívne novým vývojom a stáva sa čoraz dôležitejšou v dátovej vede a strojovom učení. Táto kniha ponúka samostatný a stručný úvod do kauzálnych modelov a spôsobov ich učenia z dát.

Po vysvetlení potreby kauzálnych modelov a diskusii o niektorých princípoch, ktoré sú základom kauzálneho odvodzovania, kniha učí čitateľov, ako kauzálne modely používať: ako počítať intervenčné rozdelenia, ako odvodzovať kauzálne modely z pozorovacích a intervenčných dát a ako by sa kauzálne myšlienky dali využiť na klasické problémy strojového učenia. Všetky tieto témy sú rozoberané najprv v termínoch dvoch premenných a potom vo všeobecnejšom viacrozmernom prípade. Dvojrozmerný prípad sa ukazuje ako obzvlášť ťažký problém pre kauzálne učenie, pretože neexistujú žiadne podmienené nezávislosti, ktoré používajú klasické metódy na riešenie viacrozmerných prípadov. Autori považujú analýzu štatistickej asymetrie medzi príčinou a následkom za veľmi poučnú a podávajú správu o svojom desaťročnom intenzívnom výskume tohto problému.

Kniha je prístupná aj čitateľom so základmi v oblasti strojového učenia alebo štatistiky a môže sa používať v postgraduálnych kurzoch alebo ako referencia pre výskumníkov. Text obsahuje úryvky kódu, ktoré možno kopírovať a vkladať, cvičenia a prílohu so zhrnutím najdôležitejších technických pojmov.