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因果结构学习工具链与研究资源

可信AI 因果结构学习 gCastle 因果发现数据集 Github 开源项目

该项目提供了全面的因果学习和评估工具链。它包含gCastle工具箱、真实世界数据集、竞赛基线和最新研究成果。该项目涵盖基于梯度的因果发现算法、CausalVAE等实现，为研究人员和开发者提供了可信AI领域的学习和实践资源。

Github

介绍相关项目

causality-lab - 开源因果发现和推理算法库

Github因果发现图结构学习开源项目神经网络算法统计测试

Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库，包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具，支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释，为因果推理研究提供了全面支持。

causal-learn - 强大的Python因果发现工具包

GithubPython包causal-learn因果发现开源项目数据分析机器学习

causal-learn是一个开源的Python因果发现库，实现了多种经典和前沿的因果发现算法。它提供了基于约束、基于评分、基于函数因果模型等方法，以及独立性测试、评分函数等实用工具。该库文档完善，示例丰富，适用于研究人员和数据科学家进行因果关系分析和算法开发。causal-learn是Tetrad项目的Python版本和扩展，由CMU-CLeaR小组积极开发和维护，并提供了丰富的基准数据集供社区使用。

causalml - Python因果推断与提升建模库：causalml

CausalMLGithub个性化推荐因果推断开源项目机器学习营销优化

causalml是一个Python库，集成了机器学习算法用于提升建模和因果推断。它提供标准接口，支持从实验或观察数据中估计条件平均处理效应和个体处理效应。该库适用于广告定向优化和个性化推荐等场景，有助于提高营销效果。causalml实现了多种因果推断方法，并配有详细文档和示例，便于开发者学习和应用。

causallib - 通过观察性数据的因果推断分析

GithubPython包causallib因果推断开源项目机器学习模型评估

Causallib是一个Python包，提供统一的因果推断方法，灵感来自scikit-learn API，支持复杂机器学习模型的集成。用户可以进行有适应性的模块化因果建模，提供更准确的效果估计。该包还包括评估工具，用于诊断模型表现差异，适用于各种治疗策略和潜在结果预测。研究人员可以使用causallib从现实世界的观察性数据中推断干预措施的因果影响，适用于医疗和社会科学等领域。更多信息请访问causallib文档。

tfcausalimpact - TensorFlow实现的因果影响分析库

CausalImpactGithubTensorFlow因果推断开源项目时间序列分析贝叶斯结构模型

tfcausalimpact是一个基于TensorFlow实现的因果影响分析库。该工具利用贝叶斯结构模型分析干预前后的数据，评估干预效果。支持Python 3.7-3.11，提供统计结果输出和可视化功能。通过变分推断和HMC两种拟合方法，在分析精度和计算性能间实现平衡。适用于研究人员和数据科学家进行因果推断分析，操作简便，功能强大。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

causal-text-papers - 自然语言处理中的因果推断研究资源汇总

Github因果推断开源项目文本分析机器学习社会科学应用自然语言处理

该项目汇集了因果推断在自然语言处理领域的研究论文和代码资源。内容包括文本作为处理、中介、结果和混杂因素的应用,以及因果推断改进NLP任务的方法。此外还涵盖了语言学、营销等社会科学的具体案例。这一资源库为研究人员提供了深入了解因果推断在NLP中应用的机会。

responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集

AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目

Responsible AI Toolbox是一个集合，包含多个工具和库，旨在通过提供模型和数据探索及评估界面，帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等，还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流，以优化模型调试和数据驱动决策，确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。

AITreasureBox - 开源的人工智能项目集合

AI TreasureBoxAI工具GitHubGithub开源项目教程

AITreasureBox是一个开源的人工智能项目集合，囊括了实用的AI仓库、工具、网站、论文及教程。该项目不仅提供实时更新和自动重排序功能确保资源的最新与高质，还构建了一个便捷的平台，帮助用户探索和使用这些资源，从而推动AI技术的学习与应用。

Stable Attribution - 人工智能模型归因研究平台

AI工具Stable Attribution作者留言告别信息网站图标网站结束

Stable Attribution作为一个专注于人工智能模型归因研究的平台，曾为该领域做出重要贡献。尽管项目已经结束，但它留下的经验和见解仍然对人工智能社区有着持续的价值。该平台曾为研究人员和开发者提供关键资源和讨论空间，推动了模型归因技术的发展。Stable Attribution的工作为未来相关研究奠定了基础，其影响将长期存在。

相关项目

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