En comparaci�n con el aprendizaje autom�tico tradicional y las estad�sticas, los m�todos causales presentan desaf�os �nicos. Aprender causalidad puede ser dif�cil, pero ofrece distintas ventajas que escapan a una mentalidad puramente estad�stica. Este libro ayuda a liberar todo el potencial de la causalidad.

El libro comienza con las motivaciones b�sicas del pensamiento causal y una completa introducci�n a conceptos causales pearlianos, como los modelos causales estructurales, las intervenciones, los contrafactuales, etc. Cada concepto va acompa�ado de una explicaci�n te�rica y una serie de ejercicios pr�cticos con c�digo Python. A continuaci�n, entra de lleno en el mundo de la estimaci�n del efecto causal, y avanza hacia los m�todos de aprendizaje autom�tico modernos.

Paso a paso, descubrir�s el ecosistema causal de Python y aprovechar�s la potencia de los algoritmos m�s avanzados. Adem�s, explorar�s la mec�nica de las huellas que dejan las causas y descubrir�s las cuatro familias principales de m�todos de descubrimiento causal. El cap�tulo final ofrece una amplia visi�n general del futuro de la IA causal, con un examen de retos y oportunidades y una exhaustiva lista de recursos para seguir aprendiendo cada vez m�s.

Entre otras cosas, este libro permite:

* Dominar los conceptos fundamentales de la inferencia causal.

* Liberar el potencial del proceso de inferencia causal en cuatro pasos de Python.

* Explorar avanzadas t�cnicas de modelado uplift o de elevaci�n.

* Descubrir los secretos del descubrimiento causal moderno con Python.

* Utilizar la inferencia causal para producir impacto social y beneficios para la comunidad.

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