এটি Causal ML নামের লিনাক্স অ্যাপ যার সর্বশেষ রিলিজটি v0.15.5sourcecode.zip হিসাবে ডাউনলোড করা যেতে পারে। এটি ওয়ার্কস্টেশনের জন্য বিনামূল্যের হোস্টিং প্রদানকারী OnWorks-এ অনলাইনে চালানো যেতে পারে।
Causal ML নামের এই অ্যাপটি OnWorks সহ বিনামূল্যে অনলাইনে ডাউনলোড করুন এবং চালান।
এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:
- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷
- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।
- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।
- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে OnWorks Linux অনলাইন বা Windows অনলাইন এমুলেটর বা MACOS অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন।
- 5. OnWorks Linux OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।
- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন, এটি ইনস্টল করুন এবং এটি চালান।
স্ক্রীনশটগুলি
Ad
কার্যকারণ এমএল
বর্ণনাঃ
Causal ML হল একটি Python প্যাকেজ যা সাম্প্রতিক গবেষণার উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে উত্থান মডেলিং এবং কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতির একটি স্যুট প্রদান করে [1]। এটি একটি স্ট্যান্ডার্ড ইন্টারফেস প্রদান করে যা ব্যবহারকারীদের পরীক্ষামূলক বা পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য থেকে শর্তসাপেক্ষ গড় চিকিৎসা প্রভাব (CATE) বা ব্যক্তিগত চিকিৎসা প্রভাব (ITE) অনুমান করতে দেয়। মূলত, এটি মডেল ফর্মের উপর দৃঢ় অনুমান ছাড়াই পর্যবেক্ষণকৃত বৈশিষ্ট্য X সহ ব্যবহারকারীদের জন্য ফলাফল Y-এর উপর হস্তক্ষেপ T-এর কার্যকারণ প্রভাব অনুমান করে। একটি বিজ্ঞাপন প্রচারণায় ROI বৃদ্ধির একটি গুরুত্বপূর্ণ লিভার হল বিজ্ঞাপনটিকে সেইসব গ্রাহকদের লক্ষ্য করে তৈরি করা যাদের একটি নির্দিষ্ট KPI যেমন ব্যস্ততা বা বিক্রয়ে অনুকূল প্রতিক্রিয়া থাকবে। CATE A/B পরীক্ষা বা ঐতিহাসিক পর্যবেক্ষণমূলক তথ্য থেকে ব্যক্তিগত স্তরে বিজ্ঞাপন এক্সপোজার থেকে KPI-এর প্রভাব অনুমান করে এই গ্রাহকদের সনাক্ত করে।
বৈশিষ্ট্য
- ML এর সাহায্যে আপলিফ্ট মডেলিং এবং কার্যকারণ অনুমানের জন্য একটি পাইথন প্যাকেজ
- ডকুমেন্টেশন উপলব্ধ
- ক্যাম্পেইন টার্গেটিং অপ্টিমাইজেশন
- ব্যক্তিগতকৃত ব্যস্ততা
- উদাহরণ উপলব্ধ
প্রোগ্রামিং ভাষা
পাইথন
বিভাগ
এটি এমন একটি অ্যাপ্লিকেশন যা https://sourceforge.net/projects/causal-ml.mirror/ থেকেও আনা যেতে পারে। আমাদের বিনামূল্যের অপারেটিভ সিস্টেমগুলির মধ্যে একটি থেকে সবচেয়ে সহজ উপায়ে অনলাইনে চালানোর জন্য এটি OnWorks-এ হোস্ট করা হয়েছে।
