এটি Causal ML নামের উইন্ডোজ 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 যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।
- 5. OnWorks Windows 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 এবং এটি ইনস্টল করুন।
- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।
ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।
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।
