🖥 5 полезных библиотек на Python для анализа причинно-следственных связей

Сеть причинно-следственных связей – это графическое представление причинно-следственных связей между переменными в системе. Это тип направленного ациклического графа (DAG), который представляет причинную структуру системы. Узлы в сети причинно-следственных связей представляют переменные в системе, а рёбра между узлами представляют причинно-следственные связи между переменными. Направление рёбер указывает направление причинного влияния: если переменная A является причиной переменной B, в сети причинности будет направленное ребро от A к B. Сети причинно-следственных связей используются в различных областях, включая экономику, биологию, нейробиологию и машинное обучение, для представления и анализа сложных систем.

Это открывает множество дискуссий, особенно в области нейровизуализации, где люди заинтересованы в том, чтобы знать, какая активность мозга в определенных областях вызывает активность в другой. Часто в такого рода анализе трудно отделить корреляцию от причинно-следственной связи, поскольку то, что мы называем причинностью, также может быть “временной корреляцией”. Не утверждая, что мы нашли окончательное решение этой сложной проблемы, я перечисляю здесь некоторые относительно новые библиотеки в Python. Первые особенно подходит для неврологии. Другие больше связаны с распространением убеждений и байесовскими сетями.

➡️ Читать дальше

@neural

Deep Learning Tuning Playbook

Репозиторий от Google Research и Гарварда. Этот Репозиторий предназначен для инженеров и исследователей (как отдельных лиц, так и групп), заинтересованных в максимальном повышении производительности моделей глубокого обучения.

Советы и гайды:

- выбору алгоритмoв мо
- построение архитектуры модели мо
- настройка и выбор параметров маодели
- об оценке результатов работы другого
- построению пайплайн, выбора, метрик, чекпоинтов и многого
другого

🖥 Github

@neural

🖥 ML-задача на 30 минут: гадаем по cookie

Решаем задачу - можно ли составить хотя бы приблизительное представление о человеке, обладая информацией о сайтах, которые он посещает. Для этого мы сгенерировали полусинтетические данные, чтобы понять, насколько смелыми можно быть в этих ваших интернетах.

▪Читать

@neural

🚀 Библиотека генеративного ИИ

Более 750 инструментов и колабов
с семантическим поиском и фильтрами. Нажмите на любую карточку, чтобы узнать больше.

Преобразовать 2D в 3D, превратить аудио в арт, сгенерировать гифки,видео по запросу, редакция видео, промпты и многое другое.

https://library.phygital.plus/

@bigdatai

Интересные сервисы с искусственным интеллектом, которые поразят вас!

Вы уже оценили достижения в области искусственного интеллекта в 2023? Вы ищете ресурсы, чтобы попробовать самые невероятные технологии в мире ИИ?

Мы собрали для вас крутую подборку ии инструментов. Посмотрите эти 7 сайтов с искусственным интеллектом, которые поразят вас своими возможностями.

➡️ Читать

@neural