I don't think Numpyro gets enough credit. See that on left? Very few things can do all that.

【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】

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！

【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」. 【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。

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。.

NumPyro now supports Flax NNX 🔥 Awesome work. Would love probabilistic models to become more widespread, these tools help a lot.

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

Let's talk about how numba and numpyro can help extend numpy's capabilities 👇

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。.

【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。

書籍「RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門」をPythonとPyMCとBambiで。. NUTSサンプラーには「nutpie」を使っています。.プログレスバーが可愛いです☺️. 自環境の問題かもですが、numpyroやblackjaxを使うときは. （続く）. #のんびり統計 #PyMC #ベイズモデリング

Hands-On NumPyro: A Practitioner’s Guide to Building Bernoulli Naive Bayes with Confidence Intervals .

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。.

Free H100 is here 😎😎.(Free $5 per day, charged when task running not idle time). Ready for use. - PyTorch.- JAX.- Transformers.- Diffusers.- NVIDIA Parabricks.- NVIDIA NeMo.- vLLM.- TensorRT-LLM.- Numpyro

こちらの本、完了しました😆✌️.(画像・NLPは興味無いので割愛). なかなか難しかったですが、PyMC3でPPLの経験があれば、非常に刺さる本と思います。.特に、NumPyro(JAX)のコードでベイズ推論している本が少ないので、貴重と思います。.中級以上の人は、買いだと思います😆👍. #Python #ベイズ統計

【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』. ⭐️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】

【✅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》

Thanks to bayeux, users now have access to a wide variety of samplers (@blackjax_mcmc, NumPyro, flowMC) in Bambi. Check it out.

NumPyro・MCMCによるベイジアンニューラルネットワーク😆👍. こうやってみると、確かに、PyTorchによる最尤法だと「なるべく観測点を通る」を基準に最適化していますけど、ベイジアンニューラルネットだと、不確実性を持つ曲線(過学習を抑制)になっていますね🤔. #Python #ベイズ統計

【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』. 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。