为什么:关于因果关系的新科学 图灵奖获得者、贝叶斯网络之父集大成之作,超越大数据与深度学习,指明人工智能时代人类社会的演进方向。《思考,快与慢》《人类简史》之后的又一本思想力作。
建构因果关系科学体系,在整个科学界掀起一场 因果革命 从对 相关关系并不意味着因果关系 这一科学系统经典断论的反叛开始,掀起一场声势浩大的 因果革命 ,为科学界提供了一套全新的方法论 因果关系模型,应用覆盖范围从统计学、社会学、经济学到流行病学、心理学、基因学,再到生态学、地质学、气象学,当然还有计算机科学和人工智能科学。作者从因果关系的视角重新阐述了人类认知和科学文明的发展史。 引领人工智能的未来发展,让强人工智能的实现成为可能 借助因果关系理论颠覆人工智能与机器学习的理论范式,从发现关联、解析大数据的神经网络和深度学习,跃升至揭示关联与数据背后的深层逻辑的因果关系模型,赋予人工智能以真正的人类智慧甚至道德意识,让人工智能与人类能在彼此合作的基础上打造一个更好的未来世界。 既
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因果论:模型 推理和推断(原书第2版) 图灵奖获得者、贝叶斯网络奠基人、美国国家科学院院士、结构因果图的创始人朱迪亚·珀尔因果论代表作
从 大数据时代和机器学习热潮 到 第二次因果革命 从以数据为中心到数据理解的转变不仅涉及技术上的转变,还意味着更加深刻的范式转换。 因果关系理论与现有机器学习系统的结合,已经开拓了机器学习领域的新思想和新途径。 第二次因果革命即将到来? 因果推断会是下一个AI热潮吗? 一场席卷各个研究领域的 因果革命 正在发生, 涉及领域:统计学、基因学、社会科学、经济学、人口学、医疗健康科学、心理学、计算机科学、人工智能科学 本书第1版曾获2001年拉卡托斯奖,作者朱迪亚 珀尔是2011年图灵奖得主。本书的出版将有利于中国的广大学者、学生和各领域研究人员了解和掌握因果模型、推理和推断相关的内容,在相关领域做出优异的成果。
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因果论 模型 推理和推断 原书2版 朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) 著 因果概念思想和应用的文艺复 部分书籍售价高于定价严者慎拍
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本书适合以下读者:一、想要进入因果推断领域的初学者,该书比市场上流行的主要教材门槛低,学习成本不高。二、适合已经会了一点因果推断,但是知其然不知其所以然的读者。这本书用一些例子、用一些非常生动鲜明的方式去讲授因果推断的方法和本质,对于会运行程序,会写文章,但对方法的本质理解不深的读者,这本书能够加深、修正和规范读者对方法的理解。三、适合想快速了解因果推断领域最新方法的读者。该书涵盖的方法最新最全,适合想了解工具变量方法、合成控制方法、面板数据等一些方法的最新进展的读者。 斯科特 坎宁安(Scott Cunningham) 的因果推断有以下优点: 涵盖范围和技术更新程度超越目前流行的因果推断著作。本书包含了最为前沿的各类因果识别方法,且包括了这些方法的最新进展,包含了合成控制法和因果图模型。 作者从
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为什么 [美]朱迪亚·珀尔、 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
在本书中,人工智能领域的**专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾,厘清了知识的本质,确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是 如何让智能机器像人一样思考?换言之,“强人工智能”可以实现吗丶?借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质,并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式,作者给出了一个肯定的答案。作者认为,为我们所熟知的大部分机器学习技术,都建基于相关关系,而非因果关系。要实现强人工智能,乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体,我们就必须让机器学会问“为什么”,也就是要让机器学会因果推理,理解因果关系。或许,这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做
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