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Probabilityに関するエントリは12件あります。 統計、 TensorFlow、 確率的プログラミング などが関連タグです。 人気エントリには 『TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ』などがあります。

Probabilityの関連エントリー

  • TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    先日の記事でも書いたように、どうもここ最近RStan周りの環境が色々厳しくなっている気がしていて、仮にRStanが今後環境面での不具合やミスマッチなどで使えなくなったらベイジアンモデリングやれなくなって困るかも。。。という危惧を最近抱きつつあります。 そこで代替手段として思いつくのが、JAGS, PyMC, PyStan, そしてTensorFlow Probability (TFP)。TFPを挙げたのは完全に身贔屓なんですが（笑）、Pythonで回せるものとして近年注目を集めているフレームワークとしては筆頭に近いのではないかと思います。ということで、贔屓の引き倒しみたいになりそうですが今回含めてちょっと連続してTFPでRStanと同じことをやってみる、というただそれだけの備忘録的な記事をだらだらと書いていこうと思います。 いつもながらですが、僕はコーディングに関してはド素人ですので間違っ

      TensorFlow Probabilityを試してみる(1): 定番のEight SchoolsのモデリングをRStanと比較する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    • Introduction to Probability for Data Science

      Michigan Publishing, 2021 ISBN 978-1-60785-746-4 (hardcover): Purchase from Amazon ISBN 978-1-60785-747-1 (electronic) Free download from Univ. Michigan Publishing

      • 簡単かつ高性能な統計モデル構築！TensorFlow Probability によるベイズモデリング入門 | 株式会社G-gen（旧 株式会社トップゲート）

        削除する Google Service TGカルチャー アプリケーション開発 コンサルティング セミナー テックブログ デザイン デジタルプロダクト開発 開発実績 ニュース 2025年の崖(1) 5G(1) AI(39) AI Hub(1) AI Platform(1) AlloyDB(12) AlloyDB for PostgreSQL(6) AlphaZero(1) Analytics HUB(1) Android(11) Android アプリ(1) Anthos(6) API(12) API エコノミー(1) APP(2) App Engine(2) App Maker(2) AppServer(1) AppSheet(3) arduino(1) Authentication(1) AutoML(4) AWS(12) AWS (Amazon Web Services)(1) AWS

          簡単かつ高性能な統計モデル構築！TensorFlow Probability によるベイズモデリング入門 | 株式会社G-gen（旧 株式会社トップゲート）

        • TensorFlow Probability ではじめる 確率的プログラミング入門

          TensorFlow Probability（TFP）は TensorFlow に基づいて作成された確率的推論と統計的分析のための Python ライブラリです。TFP を使用すると、最新のハードウェア（TPU、GPU）上で確率モデルとディープ ラーニングを組み合わせることができます。このリポジトリ資料…

            TensorFlow Probability ではじめる 確率的プログラミング入門

            • Probabilityの関連エントリー

          • 「確率分布をファーストクラスオブジェクトとして扱う」という観点で Tensorflow Probability を理解する - めもめも

            何の話かと言うと Tensorflow Probability の公式ページを見ると、 「TensorFlow Probability は確率的推論と統計的分析のためのライブラリです。」 という言葉が目に飛び込んできますが、機械学習モデルを扱うライブラリーとしての Tensorflow とどういう関係にあるのかがよくわかりません。 ここでは、「確率分布をファーストクラスオブジェクトとして扱う」というプログラミング言語的な観点から、Tensorflow Probability を説明してみます。 「確率分布」というオブジェクト 数学で言うところの「変数 x」には、通常、実数や複素数などのスカラー値が入ります。一方、プログラミング言語の「変数」には、もっと多様なものを代入することができます。次の例では、変数 f に対して、「関数 is_even()」を代入しています。 def is_even(

            • Statistics 110: Probability

              Statistics 110 (Probability) has been taught at Harvard University by Joe Blitzstein (Professor of the Practice in Statistics, Harvard University) each year ...

                Statistics 110: Probability

              • TensorFlow Probability と Vertex AI による異常検出 | Google Cloud 公式ブログ

                ※この投稿は米国時間 2021 年 8 月 28 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 時系列の異常検出は、目下話題のトピックです。統計学者は、消費者行動の劇的な変化を受け、小売の需要予測などのモデルの再調整に追われています。私はインターンとして、Vertex AI で機械学習を活用した異常検出ソリューションを開発し、骨の折れる時系列モデルの構築プロセスを自動化するというタスクを与えられました。この記事では、Google のインターンが取り組む手強い課題がどのようなものか、その一端をお見せするとともに、TensorFlow Probability の 構造時系列 API と Vertex Pipelines でジョブを実行する方法についてもご紹介します。 Vertex PipelinesVertex Pipelines は Google Cloud の M

                  TensorFlow Probability と Vertex AI による異常検出 | Google Cloud 公式ブログ

                • Women’s techniques for pleasure from anal touch: Results from a U.S. probability sample of women ages 18–93

                  The study purpose was to assess, in a U.S. probability sample of women, the specific ways women have discovered to experience pleasure from anal touch. Through qualitative pilot research with women that informed the development of the survey instrument used in this study, we identified three previously unnamed, but distinct, anal touch techniques that many women find pleasurable and that expand th

                    Women’s techniques for pleasure from anal touch: Results from a U.S. probability sample of women ages 18–93

                  • DetectGPT: Zero-Shot Machine-Generated Text Detection using Probability Curvature

                    The increasing fluency and widespread usage of large language models (LLMs) highlight the desirability of corresponding tools aiding detection of LLM-generated text. In this paper, we identify a property of the structure of an LLM's probability function that is useful for such detection. Specifically, we demonstrate that text sampled from an LLM tends to occupy negative curvature regions of the mo

                    • Statistics 110: Probability

                      Statistics 110 (Probability) has been taught at Harvard University by Joe Blitzstein (Professor of the Practice in Statistics, Harvard University) each year ...

                        Statistics 110: Probability

                      • Introduction to Probability for Data Science

                        Michigan Publishing, 2021 ISBN 978-1-60785-746-4 (hardcover): Purchase from Amazon ISBN 978-1-60785-747-1 (electronic) Free download from Univ. Michigan Publishing

                        • TensorFlow Probability

                          import tensorflow as tf import tensorflow_probability as tfp # Pretend to load synthetic data set. features = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.).sample(int(100e3)) labels = tfp.distributions.Bernoulli(logits=1.618 * features).sample() # Specify model. model = tfp.glm.Bernoulli() # Fit model given data. coeffs, linear_response, is_converged, num_iter = tfp.glm.fit( model_matrix=features[:,

                            TensorFlow Probability
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