Explore tweets tagged as #PyMC
Market research firms are cooked 😳 PyMC Labs + Colgate just published something wild. They got GPT-4o and Gemini to predict purchase intent at 90% reliability compared to actual human surveys. Zero focus groups. No survey panels. Just prompting. The method is called Semantic
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今日は『マーケティングサイエンス 理論と実践』の最終講でした！Media Mix Modelingのベイズ推定をPyMCのコーディングを通して解説し、���の結果得られる数値がPyMC Marketingパッケージの結果と一致することを確認しました o(^ ^)o ご受講いただきありがとうございました！ #すうがくぶんか
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Customer Lifetime Value (CLV) is critical, but calculating it takes weeks of data wrangling & modeling. Meet the CLV Agent from PyMC Labs: built on Bayesian foundations to automate CLV analysis end-to-end. Alpha access now open — limited spots. 👉Reach out at info@pymc-labs.com
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🚀 #CausalPy 0.6.0 is live! A key highlight: the new Prior class, enabling fully custom #Bayesian priors and advanced setups like spike-and-slab or synthetic control models. More flexibility, more transparency, better causal modeling. 🔗Github: https://t.co/Eneclzkgfp
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PyMC MarketingのMMMモジュール、触ったことなかったんだけど公式のチュートリアルを見た感じではかなり多岐にわたる機能が実装されていて面白そう。今度試してみよう https://t.co/AJJqp35Fva
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ベイズ緑本の空間構造のモデリングをR→PyMCに書き換えてみた。サクッと書けたしPyMCすごい！ https://t.co/Lr7o5RRqCu 実務だと、時間帯ごとの来店数の予測とかにも使えそうな予感
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Who you gonna call when your model’s haunted by unexplained variance? 👻 PyMC Labs. 🎃 Happy Halloween from the PyMC Labs team, Stay spooky, stay Bayesian. #Halloween #DataScience #PyMC
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【LLMとベイズ統計モデリング】 StanやPyMCに代表されるベイズ推論のライブラリと大規模言語モデル (LLM) を組み合わせ、統計モデリングを自動化する研究が進んでいます。8月7日に行われる須山氏のウェビナーではこうしたモデル記述・推論支援を最新の研究から紹介します。
【新着セミナー情報】8月7日に須山氏をお迎えしたウェビナー「大規模言語モデル（LLM）を用いたベイズ統計モデリングの自動化 - 確率的プログラミングと言語モデルの融合」を開催いたします。 【詳細情報】
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今日は講座『マーケティングサイエンス 理論と実践』の第19回でした！MMMのモデルを数式をベースに学び、特にキャリーオーバー効果やshape effectがどのように考慮されているのかを学びました o(^ ^)o 最終回はPyMCを使ってMMMのベイズ推定を学びます！#すうがくぶんか
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今日は講座『マーケティングサイエンス 理論と実践』の第18回でした！Media Mix Modelingとはなにかに入門し、PyMC marketingパッケージを使ったコーディングを紹介しました o(^ ^)o #すうがくぶんか
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Can AI really replicate human purchase intent? Our viral study with Colgate showed that LLMs + Semantic Similarity Rating (SSR) can match human intent with up to 90% reliability. Join PyMC Labs to explore how Synthetic Consumers are redefining research 👉 https://t.co/1FGNPVHy8b
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Sometimes we can use Bayesian methods to infer the effect of selection bias and produce an unbiased estimate. Here's an example that uses PyMC to solve a classic probability puzzle (the image shows what I think is the original version from 1958). https://t.co/o20ZZlOCfU
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Can an LLM evaluate ad creative? 🎙️ Our Partner @lfiaschi86 joins @eric_seufert on the Mobile Dev Memo podcast to discuss our recent research paper with Colgate-Palmolive on using LLMs & Synthetic consumers to score product concepts. Upcoming Webinar https://t.co/lwZw4d8vYb
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This is huge validation for what we're building at TestFeed. PyMC Labs + Colgate just published research showing LLM-based personas can predict purchase intent at 90% of human test-retest reliability across 57 real consumer studies. Not 90% accuracy - 90% of the maximum
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Join us tomorrow at @PythonIreland PyCon 2025 for a session with Nathaniel Ford on Bayesian workflows with #PyMC Learn iterative refinement, robust SEM modeling, and the craft behind meaningful statistical discovery. #PyCon2025 #PyMC #DataScience
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