PyMC (ПиМК)
-
Обзор PyMC
- PyMC — вероятностный язык программирования на Python для байесовского моделирования и машинного обучения.
- Использует усовершенствованные алгоритмы Монте-Карло и вариационную подгонку для логического вывода.
- Переписана с нуля, отличается от предыдущей версии PyMC2, использует PyTensor вместо Fortran.
-
Особенности и применение
- Начиная с версии 3.8, использует ArviZ для графиков и статистической проверки.
- Популярный инструмент в астрономии, эпидемиологии, молекулярной биологии и других областях.
- Использовался в науке о климате, здравоохранении, неврологии и паразитологии.
-
Развитие и конкуренция
- После прекращения разработки Theano в 2017, команда PyMC оценила TensorFlow Probability, но в 2020 создала форк Theano, Aesara.
- Большая часть кодовой базы Theano переработана, добавлены JAX и Numba для компиляции.
- PyMC выпустил обновленный вычислительный сервер PyTensor и продолжает разработку.
-
Механизмы логического вывода
- Реализует различные алгоритмы байесовского вывода, включая MCMC и вариационный вывод.
- Использует NUTS для непрерывных переменных, Metropolis-Hastings для дискретных, и другие методы для статических и приближенных байесовских вычислений.
-
Дополнительные ресурсы
- Ссылки на Stan, ArviZ и веб-сайт PyMC.
- Исходный код PyMC доступен на GitHub.
- PyTensor — библиотека для математических выражений с многомерными массивами.
Полный текст статьи: