TensorFlow Probability : Tutorials : 分布イントロダクション (翻訳/解説)

【TensorFlow Probability: Tutorials: 分布イントロダクション】
TensorFlow Probability (TFP) は TensorFlow エコシステムの一つで確率的推論と統計解析を可能にする Python ライブラリです。確率モデルを深層学習と結合することを容易にします。
TFP の概要に続いてチュートリアルの翻訳に入ります。最初は最も基本的な TFD (TensorFlow Distribution) モジュールの具体的な利用方法について説明されます。ここでは抽象的な説明は後回しにして TF Eager execution モードを使用して具体例にあたります。
TFP は次を含みます: (1) 広範囲な確率分布と bijector。(2) 深層確率的モデルを構築するための各種ツール。 (3) 変分推論とマルコフ連鎖モンテカルロ。 (4) 各種オプティマイザ。
TFP は TensorFlow 上に構築されて TensorFlow のメリットを継承しますので、モデル探究とプロダクションのライフサイクルを通して単一の言語を使用してモデルを構築し、fit し、そして配備できます。
http://tensorflow.classcat.com/2018/10/24/tf-probability-tutorials-distributions-intro/?fbclid=IwAR2F9i3-Ho6jXPdr2n9qz8HY6uT6N6vOW528MtQcCfGmUYDjmhuSjAycCsA