causality

DoWhyは、因果推論のためのPythonライブラリであり、因果的仮定の明示的なモデリングとテストをサポートしています。DoWhyは、因果グラフモデルと潜在的アウトカムフレームワークを組み合わせた、統一された因果推論言語に基づいています。

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) は、人工知能の概念を経済的意思決定に応用することを目的とした Microsoft Research のプロジェクトです。その目標の一つは、最先端の機械学習技術と計量経済学を組み合わせたツールキットを構築し、複雑な因果推論問題に自動化をもたらすことです。現在、ALICE Python SDK (e

次世代の自動データ探索的分析および可視化プラットフォーム。

勇敢で真実な者のための因果推論。効果推定と因果関係を学ぶための、ユーモアがありつつも厳密なアプローチ。

データから因果関係を学習するためのアルゴリズムインデックス

[Embodied-AI-Survey-2025] 身体性AI（Embodied AI）に関する論文リストとリソースリポジトリ。

Pythonによる因果探索。データからの因果関係の学習

グラフおよびペアワイズ設定における因果推論パッケージ。グラフ構造の復元や依存関係のためのツールを含む

Eliot：何が起きたのか「理由」を教えてくれるロギングシステム

信頼できるAI関連プロジェクト

モジュール式の因果推論分析およびモデル評価のための Python パッケージ

因果推論と自然言語処理の交差点に関する厳選された研究

Altdeep.aiの機械学習因果モデリングワークショップ（www.altdeep.ai/courses/causalAI）のオープンソースリポジトリ

LiNGAM に基づく因果探索用の Python パッケージ