2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesCTR Multi-Task Models
Multi-task learning architectures specifically designed for click-through rate prediction using shared-bottom, ESMM, MMOE, or PLE patterns.
Distinct from Multi-Task Learning Models: Distinct from Multi-Task Learning Models: focuses on CTR-specific multi-task architectures like ESMM and MMOE, not general sequence-based multi-task models.
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Awesome CTR Multi-Task Models GitHub Repositories
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- py-why/econml
py-why/EconML
4,683GitHub पर देखेंEconML, मशीन लर्निंग और अर्थमिति (econometrics) के संयोजन का उपयोग करके विषम उपचार प्रभावों (heterogeneous treatment effects) का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन की गई एक Python लाइब्रेरी है। यह यह निर्धारित करने के लिए कि विशिष्ट हस्तक्षेप व्यक्तियों या उपसमूहों को कैसे प्रभावित करते हैं, सशर्त औसत उपचार प्रभावों (conditional average treatment effects) की गणना करने के लिए एक टूलकिट के रूप में कार्य करती है। यह प्रोजेक्ट उच्च-आयामी भ्रमित करने वाले कारकों (confounders) से कारण संकेतों (causal signals) को अलग करने के लिए डबल मशीन लर्निंग और ऑर्थोगोनल मशीन लर्निंग के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। इसमें कारण जंगलों (causal forests) और इंस्ट्रूमेंटल वेरिएबल लर्नर्स के लिए विशेष इम्प्लीमेंटेशन शामिल हैं, जो अनपेक्षित भ्रम (unobserved confounding) की उपस्थिति में भी कारण संबंधों की रिकवरी की अनुमति देते हैं। यह लाइब्रेरी रिफ्यूटेशन टेस्ट्स और कैलिब्रेशन कर्व्स के माध्यम से कारण मॉडल वैलिडेशन, व्यक्तिगत उपचार नीतियों के निर्माण और डायनामिक उपचार शासन के विश्लेषण सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह अनिश्चितता परिमाणीकरण (uncertainty quantification) के लिए सांख्यिकीय अनुमान और ट्री-आधारित मॉडल्स और Shapley वैल्यूज़ का उपयोग करके प्रभाव विषमता की व्याख्या का भी समर्थन करती है। यह प्रोजेक्ट मुख्य रूप से Jupyter Notebooks के माध्यम से कार्यान्वित और प्रदर्शित किया जाता है।
Fits a multi-task linear model with L1 regularization and sample weights to handle biased observational data.
Jupyter Notebookcausal-inferencecausalityeconometrics - shenweichen/deepctr-torch
shenweichen/DeepCTR-Torch
3,376GitHub पर देखेंDeepCTR-Torch is a deep learning library for building click-through rate prediction models. It provides a modular framework for assembling custom prediction architectures from pre-built core, interaction, and sequence layers, enabling the construction of deep neural networks that estimate click probability from user behavior data. The library specializes in feature interaction modeling, offering components for learning low-order, high-order, and adaptive-order feature crosses. It supports multi-task learning for predicting multiple objectives simultaneously, such as click and conversion rates
Train multiple prediction objectives simultaneously using shared-bottom, ESMM, MMOE, or PLE architectures.
Pythonctr-modelsdeep-learningdeepctr
