[GitHub - py-why/dowhy: DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified language for causal inference, combining causal graphical models and potential outcomes frameworks.](https://github.com/py-why/dowhy) AWSの記事。 [AWS contributes novel causal machine learning algorithms to DoWhy - Amazon Science](https://www.amazon.science/blog/aws-contributes-novel-causal-machine-learning-algorithms-to-dowhy) - AWSとMicrosoftが共同で[[因果推論]]のOSS PyWhyの開発 - Microsoftの開発していたDoWhyの後継 - マイクロサービスアーキテクチャで一つのサービスの変化が他のサービスに与える影響を推論するなどシステムアーキテクチャの面での用途 > マイクロサービスアーキテクチャの場合、それらは、"もし私がキャッシュサービスの設定にこの変更を加えたら、ウェブサイトのロード時間は改善されますか、それとも悪くなりますか？"といった質問に答えるのに役立つでしょう。 - [[因果探索|Causal Discovery]] [Root cause analysis (RCA) of latencies in a microservice architecture — DoWhy | An end-to-end library for causal inference documentation](https://py-why.github.io/dowhy/example_notebooks/rca_microservice_architecture.html) [[Root Cause Analysis|根本原因分析]]に使える。 Microsoftの記事。 [DoWhy evolves to independent PyWhy model to help causal inference grow - Microsoft Research](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/dowhy-evolves-to-independent-pywhy-model-to-help-causal-inference-grow/?OCID=msr_blog_PyWhy_TW)