causal-inference

DoWhy कारण अनुमान (causal inference) के लिए एक Python लाइब्रेरी है जो कारण मान्यताओं (causal assumptions) के स्पष्ट मॉडलिंग और परीक्षण का समर्थन करती है। DoWhy कारण अनुमान के लिए एक एकीकृत भाषा पर आधारित है, जो कारण ग्राफिकल मॉडल और संभावित परिणाम फ्रेमवर्क को जोड़ती है।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ अपलिफ्ट मॉडलिंग और कैजुअल इन्फेंस

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का एक प्रोजेक्ट है जिसका उद्देश्य आर्थिक निर्णय लेने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अवधारणाओं को लागू करना है। इसका एक लक्ष्य एक ऐसा टूलकिट बनाना है जो जटिल कारणात्मक अनुमान समस्याओं में स्वचालन लाने के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकों को अर्थमिति के साथ जोड़ता है। आज तक, ALICE पायथन SDK (e

स्वचालित डेटा अन्वेषणात्मक विश्लेषण और विजुअलाइजेशन प्लेटफॉर्म की अगली पीढ़ी।

Coz: कौशलीय प्रोफाइलिंग (Causal Profiling)

कॉज़ल इन्फेरेंस फॉर द ब्रेव एंड ट्रू। प्रभाव अनुमान और कारणता के बारे में सीखने के लिए एक हल्का-फुल्का लेकिन कठोर दृष्टिकोण।

कारण और संभाव्य तर्क (Causal and Probabilistic Reasoning) के लिए Python टूलकिट

डेटा के साथ कार्य-कारण (causality) सीखने के लिए एल्गोरिदम का एक सूचकांक

एक Python लाइब्रेरी जो डेटा वैज्ञानिकों को सहसंबंध देखने के बजाय कारण का अनुमान लगाने में मदद करती है।

सिफ़ारिश (Recommendation), विज्ञापन (Advertising) और खोज (Search) के क्षेत्र में उद्योग के क्लासिक और अत्याधुनिक शोध पत्रों का संग्रह।

Python में कॉज़ल डिस्कवरी। डेटा से कार्य-कारण सीखना।

LaTeX/Beamer + R का उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक तैयार-से-फोर्क Claude Code टेम्पलेट। मल्टी-एजेंट समीक्षा, गुणवत्ता गेट, एडवरसियल QA, और प्रतिकृति प्रोटोकॉल।

ग्राफ और युग्मित सेटिंग्स में अनुकरण-संबंधी (causal inference) अनुमान के लिए पैकेज। ग्राफ संरचना पुनर्प्राप्ति और निर्भरता के लिए उपकरण शामिल हैं।

causal inference लाइब्रेरीज़, संसाधनों और अनुप्रयोगों की एक क्यूरेटेड सूची।

अर्ध-प्रायोगिक सेटिंग्स में कॉज़ल इंफ़रेंस (causal inference) के लिए एक Python पैकेज

विश्वसनीय AI से संबंधित प्रोजेक्ट्स

जनरलाइज्ड रैंडम फॉरेस्ट्स

मुख्यधारा के जर्नल्स (AER, QJE, Nature, Cell, 管理世界, 经济研究 और 200+ अधिक) को कवर करने वाले जर्नल-विशिष्ट Claude Code/Codex स्किल पैक — आपके प्रकाशन की गति को तेज करने के लिए।

Causal Inference for the Brave and True का चीनी अनुवाद। सभी कोड पायथन पर आधारित हैं और अर्थमिति, मात्रात्मक समाजशास्त्र और नीति मूल्यांकन जैसे क्षेत्रों के लिए उपयुक्त हैं। मूल अंग्रेजी लेखक: Matheus Facure

ओपन-सोर्स नेटवर्क प्रबंधन, मॉनिटरिंग, ITOM, और सुरक्षा एनालिटिक्स

मॉड्यूलर कारण अनुमान विश्लेषण और मॉडल मूल्यांकन के लिए एक Python पैकेज

DoubleML - Python में डबल मशीन लर्निंग

Google के R पैकेज पर आधारित Python Causal Impact कार्यान्वयन। इसे TensorFlow Probability का उपयोग करके बनाया गया है।

अर्थशास्त्र अनुसंधान, शिक्षण और नीति विश्लेषण के लिए AI टूल्स, लाइब्रेरीज़ और संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची। OpenEcon टीम द्वारा अनुरक्षित।

LiNGAM पर आधारित कॉज़ल डिस्कवरी के लिए Python पैकेज