Awesome GitHub RepositoriesCTR Multi-Task Models

EconML este o bibliotecă Python pentru inferență cauzală, concepută pentru a estima efectele eterogene ale tratamentului folosind o combinație de machine learning și econometrie. Servește ca toolkit pentru calcularea efectelor medii condiționate ale tratamentului, pentru a determina modul în care intervențiile specifice impactează indivizii sau subgrupurile. Proiectul oferă un framework pentru double machine learning și orthogonal machine learning pentru a izola semnalele cauzale de factorii de confuzie de înaltă dimensiune. Include implementări specializate pentru păduri cauzale și cursanți cu variabile instrumentale, permițând recuperarea relațiilor cauzale chiar și în prezența factorilor de confuzie neobservați. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv validarea modelelor cauzale prin teste de refutare și curbe de calibrare, construirea de politici de tratament personalizate și analiza regimurilor de tratament dinamic. De asemenea, suportă inferența statistică pentru cuantificarea incertitudinii și interpretarea eterogenității efectelor folosind modele bazate pe arbori și valori Shapley. Proiectul este implementat și demonstrat în principal prin Jupyter Notebooks.

DeepCTR-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