TensorHouse学习资料汇总 - 企业级AI/ML应用的参考实现和演示集合
RayTensorHouse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:
- 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
- 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
- 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
- TensorHouse GitHub仓库 - 包含所有示例代码和文档
- Algorithmic Marketing 介绍 - 介绍基本模型
- 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
- 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!
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