Книга: «Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке»
13 мин
Перевод
Привет, Хаброжители!Причинно-следственный анализ — одна из важнейших методологий современной науки о данных (data science), однако между теорией и практикой сохраняется большой пробел. Матеуш написал лучшую на сегодняшний день книгу, которая учит, как перейти от упрощенных моделей к современным методам, работающим на реальных данных и решающим важные практические задачи. Большое внимание уделяется практическому применению, а не формальным доказательствам и теоремам причинно-следственного анализа.
Достижения в области машинного обучения, а также общее желание автоматизировать процесс принятия информированных решений открыли широкие возможности для применения причинно-следственного анализа в разных отраслях. Однако инструментарий причинно-следственного анализа еще недостаточно известен среди специалистов по работе с данными и ответственных за принятие решений.
) и визуализируем результаты обучения с помощью методов проекции t-SNE (с понижением размерности PCA) и алгоритма UMAP. Мы убедимся в том, что даже элементарная модель может "неосознанно" провести бинарную классификацию перестановок.
