概要 先日、Tokyo.scipy というイベントがありました。 Tokyo.scipy Python で科学技術計算を用いる方々の勉強会だそうです。 私は参加していないのですが、PyMC に関するセッションがあったそうです。 PyMCがあれば，ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない サンプル1(単純なガウス分布の平均パラメータの推定) サンプル2(1入力，1出力のガウス単純ベイズ) 機械学習やデータマイニングで有名な神嶌先生の発表資料です。 非常に分かりやすいスライドでした。 このセッションで用いている PyMC は PyMC2 ですが、せっかくなので PyMC3 で書き換えてみました。PyMC3 の入門にちょうどいいのではないかと思います。 PyMC3 のインストール こちらの記事をご参照ください。 Python3でPyMCのインストール - old school magic サンプル1

変分ベイズ法の説明。 最尤法との対比で説明した。また、EMアルゴリズムとの対応も述べられている。 職場の勉強会での資料です。Read less

RStan2.9.0がリリースされました。今まで{rstan}パッケージのsampling関数を使っていたところを、vb関数に変更するだけでサンプリングのアルゴリズムをNUTSからADVI（Automatic Differentiation Variational Inference）に変更することができます。ADVIはユーザーが変分下限の導出や近似分布qを用意をすることなしに、自動的に変分ベイズしてくれます。得られるアウトプットはNUTSとほぼ同様で近似事後分布からの乱数サンプルです。ウリはスピードです。NUTSもADVIもデフォルトのオプションのまま実行して、NUTSと比べて50倍ぐらいスピードが出ることもあります。 NUTSと同様にADVIは効率的な探索のため偏微分を使っているので、離散値をとるパラメータは使えませんが、やはり同様に離散パラメータを消去すれば実行できます。そして、微分

Cloud Functions is a lightweight compute solution for developers to create single-purpose, stand-alone functions that respond to Cloud events without the need to manage a server or runtime environment. Learn more

この記事を3行で AWS Lambda環境においてTensorFlowを使った小さなコードが動作しました。 環境一式を含んだZIPファイルはgist:9b11f081186b98fe130eに置いています。 本格的な検証はまだこれから。 1. 動機 勉強会で『TensorFlowを使ってテキストをクラス分類してみた』と題して発表しました。 それなりの結果を得ることができたので、それならば本格的に使ってみようと考え、大好きなAWS LambdaとAmazon API Gatewayを使ってAPIを構築してみることにしました。 2. 結果 TensorFlowを使って「1 + 2」を計算し、正しく「3」という結果を得ることができました。 少なくとも、AWS Lambda環境においてTensorFlowがimportできることを確認できました。 3. 実験方法 3.1. Amazon EC2環境

IEの検証はいままでVMか検証機からしかできなかったですが、どれも時間とディスク容量の無駄が多く、とても不便ですが、BrowserStackを使えば、こういう必要ではない手間を大きく削減できます。 HP: http://www.browserstack.com BrowserStackでのテストはリモートデスクトップを使う感覚に近いです。テストを行うには、まずサインアップが必要です。LIVEテスト機能の試用期間は30分です。 公開URLのテスト Test a public URLを選択し、テストしたいURLを入れます。 ターゲットのOSとブラウザバージョンを選んで、Start testingを押します。するとローディング画面が出てきます。ローディングは大体30秒ぐらいかかります。 準備ができれば、ブラウザ画面が出てきます。これから自由にデバッグできます。BrowserStackのブラウザに