Causal ML이라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 버전은 v0.15.5sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
무료로 Causal ML with OnWorks라는 앱을 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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인과적 ML
기술
Causal ML은 최근 연구[1]에 기반한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 일련의 업리프트 모델링 및 인과 추론 방법을 제공하는 Python 패키지입니다. 사용자가 실험 또는 관찰 데이터에서 조건부 평균 치료 효과(CATE) 또는 개별 치료 효과(ITE)를 추정할 수 있는 표준 인터페이스를 제공합니다. 기본적으로 모델 형태에 대한 강력한 가정 없이 관찰된 특징 X가 있는 사용자에 대한 개입 T의 결과 Y에 대한 인과적 영향을 추정합니다. 광고 캠페인에서 ROI를 높이는 중요한 수단은 참여 또는 판매와 같은 주어진 KPI에서 호의적인 반응을 보일 고객 집합에 광고를 타겟팅하는 것입니다. CATE는 A/B 실험 또는 과거 관찰 데이터에서 개인 수준의 광고 노출로 인한 KPI의 효과를 추정하여 이러한 고객을 식별합니다.
기능
- ML을 활용한 업리프트 모델링 및 인과 추론을 위한 Python 패키지
- 사용 가능한 문서
- 캠페인 타겟팅 최적화
- 개인화된 참여
- 사용 가능한 예시
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/causal-ml.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.
