TensorHouse学习资料汇总 - 企业级AI/ML应用的参考实现和演示集合

TensorHouse项目简介

TensorHouse是一个包含企业级AI/ML应用参考实现和演示的开源项目,涵盖了营销、定价、供应链、智能制造等多个领域。该项目旨在为典型的企业AI/ML/数据科学项目提供快速评估、探索性数据分析和原型设计的工具包。

TensorHouse的主要特点

• 提供了大量文档完善的参考笔记本和演示应用
• 包含企业AI/ML项目的准备度评估和需求收集问卷
• 提供了数据集、数据生成器和模拟器,用于快速原型设计和模型评估
• 主要关注利用深度学习、强化学习和因果推断的行业验证解决方案

TensorHouse的主要功能

TensorHouse可以帮助加速以下解决方案开发步骤:

1. 使用问卷和因果推断模板,快速评估特定用例的数据、集成和流程准备情况
2. 选择适合用例的候选方法和模型,使用模拟器和样本数据集进行评估和定制
3. 在实际数据上评估候选方法和模型,构建原型并向利益相关者展示初步结果

代码库结构和示例

TensorHouse的GitHub仓库包含了丰富的示例笔记本,涵盖了多个领域:

促销、优惠和广告

• 客户倾向评分(使用LSTM with Attention)
• 基于观察数据的客户级提升建模(使用因果推断)
• 客户生命周期价值(LTV)估算(使用马尔可夫链和贝叶斯BTYD模型)

营销、客户和内容分析

• 使用基本Transformers进行情感分析
• 使用LLMs进行虚拟焦点小组讨论
• RFM(最近、频率、货币价值)分析
• 使用LSTM/Transformers分析客户行为模式

搜索

• 使用LSA进行潜在语义分析
• 基于LLMs的检索增强生成(RAG)
• 基于艺术风格的视觉搜索(VGG16)
• 基于产品类型的视觉搜索(EfficientNetB0)

推荐系统

• 基于用户和基于项目的协同过滤
• 神经协同过滤 - 原型和混合推荐器
• 行为序列Transformer
• 使用Node2Vec的图推荐

学习资源

1. TensorHouse GitHub仓库 - 包含所有示例代码和文档
2. Algorithmic Marketing 介绍 - 介绍基本模型
3. 企业AI理论与实践 - 描述更高级的深度学习和强化学习模型
4. TensorHouseBasic仓库 - 基础数据科学和ML任务模板

TensorHouse为企业级AI/ML应用提供了丰富的参考实现和演示。通过学习和使用这些资源,开发者可以快速掌握先进的AI技术,并将其应用到实际的业务场景中。无论是营销分析、供应链优化还是智能制造,TensorHouse都为您提供了强大的工具和指导。

欢迎访问TensorHouse GitHub仓库深入探索更多内容,并为这个开源项目做出贡献!