Explore tweets tagged as #numpyro
@DuaneJRich
DJ
3 years
I don't think Numpyro gets enough credit. See that on left? Very few things can do all that.
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@Nospare_Inc
Nospare
2 years
【最新セミナー情報】 3月31日(日) 16時より「NumPyroによる大規模データに対する階層ベイズモデリング」のテーマで明治大学 小林先生、インペリアル・カレッジ・ロンドン&オックスフォード大学博士課程 段講師にご講演いただきます! 【講座概要】
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@Nospare_Inc
Nospare
2 years
【3/31開催!現在も申込受付中】 「NumPyroによる大規模データに対する階層ベイズモデリング」 https://t.co/dFXhMVHIg5 【講座解説】 大規模データから有用なインサイトを抽出し、正確な予測を行うためには時空間統計に基づくモデリングが必要です。
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@pagumi_bayesian
ぱぐみ@ベイジアン
3 years
ブログ更新しました。 Numpyroでの状態空間モデル(ローカル線形トレンド+周期性モデル)の実装方法について解説しています。 https://t.co/r7rKiSq8hS
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@Nospare_Inc
Nospare
2 years
NumPyroは超高速数値計算ライブラリJAX(Google開発)に基づくベイズ推論ライブラリです。 GPUを活用して推論を加速でき、ニューラルネットをベイズモデルに組み込むこともできます。 本講座では確率的機械学習の先進技術を先取りし、NumPyroの基礎から階層モデルの構築方法まで一気通貫して学びます。
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@BowTied_Raptor
BowTied_Raptor|Data Science & Machine Learning 101
2 years
Let's talk about how numba and numpyro can help extend numpy's capabilities 👇
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@ArtHappyMuseum
ネイピアDS
2 years
Pythonでスラスラわかるベイズ推論「超」入門 6.3節のIRT(項目反応理論)は新ネタ盛りだくさんで、とても楽しかったです! 1枚め:coordとConstantDataで遊ぶ 2枚め:NUTSサンプラーにnumpyroを使ってMCMCは4分30秒 3枚め:pandasのワーニング発生(version次第) 変分推論もっと知りたいです!
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@cgarciae88
Cristian Garcia
10 months
NumPyro now supports Flax NNX 🔥 Awesome work. Would love probabilistic models to become more widespread, these tools help a lot.
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@hackernewstop5
HackerNewsTop5
1 year
Numpyro: Probabilistic programming with NumPy powered by Jax #HackerNews https://t.co/PeYmLdC9iZ
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@Nospare_Inc
Nospare
1 year
【✅参加希望の方はお早めに】 インペリアル・カレッジ・ロンドン / オックスフォード大学 博士課程 段暁然氏による「NumPyroを用いた実用的なベイジアンスパース回帰」セミナーの申込期限は、本日 23:59までとなっております。 《セミナー内容》
@Nospare_Inc
Nospare
1 year
📍回帰分析におけるスパース性とは? 回帰分析におけるスパース性は、多くの変数の中で、実際に結果に影響を与えるのは少数の重要な変数だけであるという仮定を指します。
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@hankagosa
松浦 健太郎
2 years
冬眠から目覚めて、今年はブログ書く気力がありますので、アドカレを作ってみました。Stan, NumPyro, TensorFlow Probability, PyMC, JAGS, NIMBLE, emcee, Infer\.NETなどなんでもOK。登録よろしくです! 確率的プログラミング言語 Advent Calendar 2023
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@KMatiDev1
Mati
5 months
Free H100 is here 😎😎 (Free $5 per day, charged when task running not idle time) https://t.co/H4I8szukGg Ready for use. - PyTorch - JAX - Transformers - Diffusers - NVIDIA Parabricks - NVIDIA NeMo - vLLM - TensorRT-LLM - Numpyro
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@kspub_kodansha
講談社サイエンティフィク🖋️📔
9 months
【好評既刊】 森賀新/木田悠歩/須山敦志・著 『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』 https://t.co/ihhsSqJOz4 ⭐️確率的プログラミング言語がすぐに使える⭐️ PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTochをカバーし、回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説‼️ 【目次】
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@f_nisihara
Fumiaki Nishihara(西原史暁)
2 months
NumPyroによる項目反応理論と垂直尺度化の実装【実践編】
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@PierreGlaser
Pierre Glaser
2 years
vmap-able distributions just dropped on numpyro 0.13! A (not so short) thread on what that means :D (1/11)
@PyroAi
Pyro
2 years
NumPyro 0.13.0 is released with several enhancements and bug fixes. Pytree Distribution has a new design that makes it work under jax.vmap, thanks to @PierreGlaser.
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@Nospare_Inc
Nospare
1 year
【最新セミナー情報】 \📣NumPyroを用いたベイジアンスパース回帰を解説します/ インペリアル・カレッジ・ロンドン / オックスフォード大学 博士課程 段暁然氏による「NumPyroを用いた実用的なベイジアンスパース回帰」セミナーを開催いたします。
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@nan_bayesstat
📊🔧📝(𝚖𝚊𝚕𝚕𝚊𝚛𝚐̂𝚎 𝚊𝚙𝚕𝚒𝚔𝚎𝚋𝚕𝚊)!
2 years
PyStanは機能が大幅に制限されたし、CmdStanPyにせよWindows対応をやる気がなさげなので、少なくともWindowsでベイズ始める人はPyMCなりNumPyroにした方がいいです。
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@kspub_kodansha
講談社サイエンティフィク🖋️📔
11 months
【未明の一冊】 森賀新/木田悠歩/須山敦志・著 『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』 https://t.co/71xbFh32dZ 確率的プログラミング言語がすぐに使える‼️🤩 ▶️PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ▶️回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。
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@ndemir
Necati Demir, Phd
2 years
Hands-On NumPyro: A Practitioner’s Guide to Building Bernoulli Naive Bayes with Confidence Intervals https://t.co/5sAmx2OffS
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@kspub_kodansha
講談社サイエンティフィク🖋️📔
9 months
【好評既刊】 森賀新/木田悠歩/須山敦志・著 『Pythonではじめるベイズ機械学習入門』 https://t.co/71xbFh3A3x 確率的プログラミング言語がすぐに使える‼️🚀 PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTochをカバーし、回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【目次】
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