Pyro 1.7 : Examples : ベイジアン回帰 – イントロダクション (Part 1) (翻訳/解説)

【Pyro 1.7 : Examples : ベイジアン回帰 – イントロダクション (Part 1)】
回帰は機械学習における最も一般的で基本的な教師あり学習タスクの一つです。このチュートリアルでは最初に PyTorch で線形回帰を実装してパラメータのための点推定を学習します。そしてベイジアン回帰を実装するために Pyro を使用することによりどのように不確かさを推定に組み込むかを見ます。

Pyro は PyTorch 上に構築された柔軟でスケーラブルな深層確率的プログラミング・ライブラリです。Pyro は元々は Uber AI で開発されましたが現在は Broad Institute の専門チームを含むコミュニティの貢献者により活発に保守されています。2019 年には、Pyro は Linux Foundation のプロジェクトになりました。 [詳細]

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