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騰訊開源數(shù)據(jù)組件 Fast-Causal-Inference,可用于分布式向量化統(tǒng)計分析及因果推算

人工智能 開源
騰訊在其公眾號“騰訊開源”中宣布,旗下開源分布式數(shù)據(jù)科學(xué)組件項目 Fast-Causal-Inference 目前已經(jīng)在 GitHub 中公布。

9 月 18 日消息,騰訊在其公眾號“騰訊開源”中宣布,旗下開源分布式數(shù)據(jù)科學(xué)組件項目 Fast-Causal-Inference 目前已經(jīng)在 GitHub 中公布。

▲ 圖源 “騰訊開源”公眾號▲ 圖源 “騰訊開源”公眾號

據(jù)悉,這是由騰訊微信研發(fā),采用 SQL 交互的,基于分布式向量化的統(tǒng)計分析、因果推斷計算庫,據(jù)稱“解決已有統(tǒng)計模型庫 (R / Python) 在大數(shù)據(jù)下的性能瓶頸,提供百億級數(shù)據(jù)秒級執(zhí)行的 Causal inference 能力,同時通過 SQL 語言降低統(tǒng)計模型使用門檻,易用于生產(chǎn)環(huán)境中,目前已在微信視頻號、微信搜一搜等微信內(nèi)部多個業(yè)務(wù)進行了應(yīng)用?!?/p>

官方介紹:

提供海量數(shù)據(jù)秒級執(zhí)行的 Causal inference 能力 

基于向量化 OLAP 執(zhí)行引擎 ClickHouse / StarRocks,速度上更益于極致化用戶體驗。


極簡的 SQL 使用方式

SQLGateway WebServer 通過 SQL 語言降低統(tǒng)計模型使用門檻,并在上層提供極簡的 SQL 使用方式,透明做引擎相關(guān)的 SQL 展開和優(yōu)化。

提供基礎(chǔ)算子、高階算子的因果推斷能力,及上層的應(yīng)用封裝

支持 ttest, OLS, Lasso, Tree-based model, matching, bootstrap, DML 等。

IT之家同時得知,官方表示,首個版本已經(jīng)支持如下特性:

基礎(chǔ)因果推斷工具

  • 基于 deltamethod 的 ttest,支持 CUPED
  • OLS,億行數(shù)據(jù),亞秒級

進階因果推斷工具

  • 以 OLS 為基礎(chǔ)的 IV,WLS,以及其他 GLS,DID,合成控制,CUPED,mediation 正在孵化
  • uplift:千萬數(shù)據(jù)分鐘級別運算
  • bootstrap / permutation 等數(shù)據(jù)模擬框架,解決沒有顯示解的方差估計問題

參考

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: IT之家
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