Elements of Causal Inference: Základy a učební algoritmy

Recenze čtenářů

Kniha je chválena pro svůj užitečný obsah a kvalitní fyzický formát, který je obzvláště atraktivní pro ty, kteří znají koncepty strojového učení. Existují však značné obavy ohledně kvality produkce, zejména pokud jde o formátování pro Kindle.

Vysoce kvalitní fyzický výtisk, dobrá kvalita papíru, obrázky vytištěné barevně, slouží jako užitečná nika v oblasti kauzálního odvozování pomocí notace strojového učení, známá těm, kteří se učili z „Elements of Statistical Learning“.

Špatná kontrola kvality s problémy, jako je obrácená obálka knihy, příšerné formátování pro Kindle s nečitelnými symboly.

(na základě 5 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms

Obsah knihy:

Stručný a samostatný úvod do kauzálního odvozování, které je stále důležitější v datové vědě a strojovém učení.

Matematizace kauzality je relativně nedávným vývojem a nabývá stále většího významu v datové vědě a strojovém učení. Tato kniha nabízí samostatný a stručný úvod do kauzálních modelů a do toho, jak je učit z dat.

Poté, co vysvětlí potřebu kauzálních modelů a probere některé principy, na nichž je kauzální odvozování založeno, naučí kniha čtenáře, jak kauzální modely používat: jak počítat intervenční distribuce, jak odvozovat kauzální modely z pozorovacích a intervenčních dat a jak lze kauzální myšlenky využít pro klasické problémy strojového učení. Všechna tato témata jsou probírána nejprve v termínech dvou proměnných a poté v obecnějším vícerozměrném případě. Dvourozměrný případ se ukazuje jako obzvláště obtížný problém pro kauzální učení, protože zde neexistují žádné podmíněné nezávislosti, které používají klasické metody pro řešení vícerozměrných případů. Autoři považují analýzu statistických asymetrií mezi příčinou a následkem za velmi poučnou a referují o svém desetiletém intenzivním výzkumu této problematiky.

Kniha je přístupná i čtenářům se znalostí strojového učení nebo statistiky a může být použita v postgraduálních kurzech nebo jako příručka pro výzkumné pracovníky. Text obsahuje úryvky kódu, které lze kopírovat a vkládat, cvičení a přílohu se shrnutím nejdůležitějších technických pojmů.