PyMC

PyMC
PyMC
원저작자PyMC 개발팀
초기 릴리즈2013년 5월 4일(2013-05-04)
안정된 릴리스
4.1.1 / 2022년 7월 4일 (2022-07-04)
저장소https://github.com/pymc-devs/pymc
기입처파이썬
운영 체제Unix 계열, Mac OS X, Microsoft Windows
플랫폼인텔 x86 – 32비트, x64
유형통계 패키지
면허증.Apache 라이센스 버전 2.0
웹 사이트docs.pymc.io

PyMC(이전의 PyMC3)는 베이지안 통계 모델링 및 확률론적 기계 학습을 위한 Python 패키지이며, 고급 마르코프 체인 몬테카를로와 변형 피팅 알고리즘에 초점을 [1][2][3]맞추고 있습니다.[4] 이전 버전의 PyMC [5]소프트웨어를 처음부터 다시 쓴 것입니다.계산을 수행하기 위해 Fortran 확장을 사용한 PyMC2와 달리, PyMC는 다차원 배열과 관련된 수학 식을 정의, 최적화 및 효율적으로 평가할 수 있는 Python 라이브러리인 Aesara에 의존합니다.버전 3.8 이후 PyMC는 ArviZ에 의존하여 플롯, 진단 및 통계 확인을 처리합니다.PyMC와 Stan은 가장 인기 있는 확률론적 프로그래밍 [6]도구입니다.PyMC는 커뮤니티가 개발하고 NumFOCUS가 [7]재정적으로 후원하는 오픈 소스 프로젝트입니다.

PyMC는 천문학,[8][9] 역학,[10][11] 분자생물학,[12] 결정학,[13] 화학,[15] 생태학[16][17],[18] 심리학 등 여러 과학 분야에서 추론 문제를 해결하기 위해 사용되어 왔다.이전 버전의 PyMC도 기후과학,[19] 공중보건,[20] 신경과학,[21][22] 기생충학 등에서 널리 사용되었습니다.[23]

Theano가 2017년에 [24]개발을 중단할 계획을 발표한 후, PyMC 팀은 TensorFlow Probability를 계산 [25]백엔드로 평가했지만, 2020년에 [26]TensorFlow 개발을 인수하기로 결정했다.Theano 코드베이스의 많은 부분이 리팩터링되고 JAX와 Numba를 통한[27] 컴파일이 추가되었습니다.PyMC 팀은 Aesara라는 이름으로 수정된 계산 백엔드를 출시하고 PyMC [28]개발을 계속하고 있습니다.

추론 엔진

PyMC는 베이지안 추론을 위한 비구배 기반 및 구배 기반 마르코프 연쇄 몬테 카를로(MCMC) 알고리즘과 대략적인 베이지안 추론을 위한 확률적, 구배 기반 변동 베이지안 방법을 구현한다.

  • MCMC 기반 알고리즘:
  • 변동 추론 알고리즘:
    • 블랙박스 변이[30] 추론

「 」를 참조해 주세요.

  • Stan은 C++로 작성된 통계적 추론을 위한 확률론적 프로그래밍 언어이다.
  • ArviZ - 베이지안 모델의 탐색적 분석을 위한 Python 라이브러리

레퍼런스

  1. ^ Salvatier J, Wiki TV, Fonnesbeck C. (2016) PyMC3를 사용한 Python에서의 확률론적 프로그래밍.PeerJ Computer Science 2:e55 doi:10.7717/peerj-cs.55
  2. ^ Martin, Osvaldo (2016). Bayesian Analysis with Python. Packt Publishing Ltd. pp. 31–60. ISBN 9781785889851. Retrieved 16 September 2017.
  3. ^ Martin, Osvaldo; Kumar, Ravin; Lao, Junpeng (2021). Bayesian Modeling and Computation in Python. CRC-press. pp. 1–420. ISBN 9780367894368. Retrieved 7 July 2022.
  4. ^ Davidson-Pilon, Cameron (2015-09-30). Bayesian Methods for Hackers: Probabilistic Programming and Bayesian Inference. Addison-Wesley Professional. ISBN 9780133902921.
  5. ^ "documentation". Retrieved 2017-09-20.
  6. ^ "The Algorithms Behind Probabilistic Programming". Retrieved 2017-03-10.
  7. ^ "NumFOCUS Announces New Fiscally Sponsored Project: PyMC3". NumFOCUS Open Code = Better Science. Retrieved 2017-03-10.
  8. ^ Greiner, J.; Burgess, J. M.; Savchenko, V.; Yu, H.-F. (2016). "On the Fermi-GBM Event 0.4 s after GW150914". The Astrophysical Journal Letters. 827 (2): L38. arXiv:1606.00314. Bibcode:2016ApJ...827L..38G. doi:10.3847/2041-8205/827/2/L38. ISSN 2041-8205. S2CID 3529170.
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  27. ^ Bradbury, James; Frostig, Roy; Hawkins, Peter; James, Matthew James; Leary, Chris; Maclaurin, Dougal; Necula, George; Paszke, Adam; VanderPlas, Jake; Wanderman-Milne, Skye; Zhang, Qiao. "JAX". GitHub. Retrieved 10 January 2021.
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추가 정보

외부 링크