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Tencent gab auf seinem öffentlichen Account „Tencent Open Source“ bekannt, dass sein Open-Source-Projekt Fast-Causal-Inference mit verteilten Datenwissenschaftskomponenten öffentlich auf GitHub veröffentlicht wurde
▲ Bildquelle „Tencent Open Source“ öffentlicher Account
It Es wird berichtet: Dies ist eine von Tencent WeChat entwickelte Bibliothek für statistische Analyse und Kausalinferenzberechnung, die SQL-Interaktion verwendet und auf verteilter Vektorisierung basiert. Sie soll „den Leistungsengpass bestehender statistischer Modellbibliotheken (R/Python) lösen“. Big Data bietet kausale Inferenzfunktionen, mit denen zig Milliarden Daten in Sekunden ausgeführt werden können, und senkt gleichzeitig den Schwellenwert für die Verwendung statistischer Modelle über die SQL-Sprache, wodurch die Verwendung in Produktionsumgebungen vereinfacht wird Mehrere interne WeChat-Unternehmen wie WeChat-Videokonto und WeChat-Suche Die Benutzererfahrung kann weiter verbessert werden, um das ultimative Niveau zu erreichen Ebene, die transparent die Engine-bezogene SQL-Erweiterung und -Optimierung durchführt.
Uplift: Dutzende Millionen Datenoperationen auf MinutenebeneBootstrap / Permutation Warten Sie, bis das Datensimulationsframework das Problem der Varianzschätzung ohne angezeigte Lösungen gelöst hatBietet kausale Inferenzfunktionen für Basisoperatoren, Operatoren höherer Ordnung und Anwendungskapselung der oberen Schicht.
Unterstützt ttest, OLS, Lasso, baumbasiertes Modell, Matching, Bootstrap, DML usw.
Grundlegendes Kausalinferenz-Tool
Diese Seite hat auch erfahren, dass der Beamte angegeben hat, dass die erste Version bereits die folgenden Funktionen unterstützt:ttest basierend auf Deltamethod, unterstützt CUPED
OLS, Milliarden Datenzeilen, Sub-Sekunden-EbeneErweiterte kausale Inferenz-Tools
IV, WLS basierend auf OLS und andere GLS, DID, synthetische Kontrolle, CUPED, Mediation sind im Entstehen
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Open-Source-Ankündigung |
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