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素质云笔记

素质云笔记/Recorder... Research Area:多模态+计算机视觉舆情
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语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试(三)
参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)
悟乙己
2022-10-08
8.1K0
语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)
这一篇开始主要是开源模型的测试,百度paddle有两个模块,paddlehub / paddlespeech都有语音识别模型,这边会拆分两篇来说。 整体感觉,准确度不佳,而且语音识别这块的使用文档写的缺胳膊少腿的; 使用者需要留心各类安装问题。
悟乙己
2022-10-08
6.8K0
python | prophet的案例实践:趋势检验、突变点检验等
5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet: R+python︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet(遍地代码图)
悟乙己
2022-09-01
2.3K0
笔记 | 数据分析产品未来范式的小结(增强分析、智能交互等)
笔者之前就看到过增强分析这个概念,只不过没有特意留意,最近也是在总结一些手边工作,通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路,笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势,确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
悟乙己
2022-05-11
1.8K0
Transformer、BERT等模型学习笔记
6个encoder结构完全相同,但是训练的时候是6个同时训练,独立训练,这里跟alBERT有差别,albert是共享transformer某些层的参数,达到减少参数量的目的。 以下是论文的transformer图,左边是一个encoder的图样,一共会 有Nx个(乘以N个), 右边是一个decoder,一共会有Nx个:
悟乙己
2022-05-11
8790
Kats时间序列开源库的使用笔记
Kats是一个用于分析时间序列数据的工具箱,是一个轻量级、易于使用和可推广的框架,用于执行时间序列分析。 时间序列分析是工业数据科学和工程工作的重要组成部分,从理解关键统计数据和特征,检测回归和异常,预测未来趋势。 Kats旨在为时间序列分析提供一站式服务,包括检测、预测、特征提取/嵌入、多元分析等。
悟乙己
2022-05-11
1.3K0
创意视觉应用︱基于深度学习的CVaaS计算机视觉即服务案例(Computer Vision as a Service)
CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务,而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务,然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。
悟乙己
2022-05-09
6400
跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型(二十一)
非随机化的效果评估方法(二) 一图讲清因果推断方法论,无法 AB 测试时分析的万能钥匙
悟乙己
2021-12-24
3.5K0
如何找到最 佳分裂点的几个想法
一类问题: 影响整体用户活跃度,的因素中有单次打开时长这一指标, 如何找到打开多久是比较好的阈值?
悟乙己
2021-12-07
4240
跟着开源项目学因果推断——causalnex(十三)
是基于因果图的延申, Pearl and Mackenzie 提出了SCM结构因果模型,将因果推理过程流程化,他们把SCM分为三部分,
悟乙己
2021-12-07
1.5K0
因果推断中期学习小结
因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二)[2]
悟乙己
2021-12-07
1.5K0
因果推断笔记——DML :Double Machine Learning案例学习(十六)
核心论文: V. Chernozhukov, D. Chetverikov, M. Demirer, E. Duflo, C. Hansen, and a. W. Newey. Double Machine Learning for Treatment and Causal Parameters. ArXiv e-prints
悟乙己
2021-12-07
6.7K0
因果推断笔记——因果图建模之Uber开源的CausalML(十二)
其余两篇开源项目的文章: 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一)
悟乙己
2021-12-07
4.3K0
因果推断笔记——CV、机器人领域因果推断案例集锦(十)
之前一篇是写在数据科学领域使用因果推断的案例,因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦(九) 主要应用的领域在:智能营销、一些机制干预的有效性、智能补贴等,那么可以看看在不常见领域的案例,拓宽一下视野。
悟乙己
2021-12-07
1.3K0
因果推断笔记——数据科学领域因果推断案例集锦(九)
这部分只是抛砖引玉贴一些看到的非常好的业内方案。 因果推断在很多领域都有很有意思的应用,值得收藏。
悟乙己
2021-12-07
3.7K0
因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五)
微软EconML简介:基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计
悟乙己
2021-12-07
4.9K1
因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二)
《Theoretical Impediments to Machine Learning With Seven Sparks from the Causal Revolution》这篇论文说到了因果推断的三层。
悟乙己
2021-12-07
3.8K0
决策树以及XGBoost如何画出 树分裂图?
如果要画出决策树图,一般需要该库,需要先下载: http://www.graphviz.org/download/
悟乙己
2021-12-07
2.1K0
多渠道归因分析(Attribution):用attention-RNN来做归因建模(附代码demo)(五)
之前在查阅资料的时候,有看到一篇更进阶的,用深度学习来解决问题, 论文可参考18年的一篇: Deep Neural Net with Attention for Multi-channel Multi-touch Attribution
悟乙己
2021-12-07
6140
机器学习模型可解释性进行到底——特征重要性(四)
全局可解释代表着,是判定、选择某个特征的方法,包括:过滤法,嵌入法,包装法,和降维算法。 其中,嵌入法最为熟知,包括了特征重要性。
悟乙己
2021-12-07
1.9K0
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