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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）

神经网络深度学习人工智能 python

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）

2022-10-08

8.1K0

语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二）

语音识别编程算法开源神经网络深度学习

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。

2022-10-08

6.8K0

python | prophet的案例实践：趋势检验、突变点检验等

机器学习神经网络深度学习人工智能

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）

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）

数据分析数据可视化机器学习神经网络深度学习

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。

2022-05-11

1.8K0

Transformer、BERT等模型学习笔记

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

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：

2022-05-11

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Kats时间序列开源库的使用笔记

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

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。

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）

图像处理深度学习机器学习神经网络人工智能

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。

2022-05-09

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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）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

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

2021-12-24

3.6K0

如何找到最佳分裂点的几个想法

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

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？

2021-12-07

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跟着开源项目学因果推断——causalnex（十三）

学习方法机器学习神经网络深度学习人工智能

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，

2021-12-07

1.5K0

因果推断中期学习小结

https 网络安全开源机器学习神经网络

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]

2021-12-07

1.5K0

因果推断笔记——DML ：Double Machine Learning案例学习（十六）

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

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

2021-12-07

6.7K0

因果推断笔记——因果图建模之Uber开源的CausalML（十二）

linux 机器学习神经网络深度学习人工智能

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）

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）

机器学习神经网络深度学习人工智能访问管理

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。

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）

大数据机器学习神经网络深度学习人工智能

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。

2021-12-07

3.7K0

因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML（五）

费用中心数据分析机器学习 android 神经网络

微软EconML简介：基于机器学习的Heterogeneous Treatment Effects估计

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）

编程算法学习方法机器学习神经网络深度学习

《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。

2021-12-07

3.8K0

决策树以及XGBoost如何画出树分裂图？

决策树神经网络深度学习人工智能机器学习

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/

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）

深度学习机器学习人工智能神经网络

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

2021-12-07

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机器学习模型可解释性进行到底——特征重要性（四）

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云开发者社区

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。

2021-12-07

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