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ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT：AIモデルやアルゴリズム作成の民主化に貢献 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが開発した確率的プログラミングツール「Gen」を使えば、初心者でも簡単にAIに触れることができ、専門家は高度なAIプログラミングが可能になる。ディープラーニングよりも適用範囲の広いことが特徴だ。 【訂正：2019年7月4日10時50分 記事タイトルの一部に誤解を招く表現があり訂正しました。 訂正前：ディープラーニングを超える汎用AIツール→訂正後：ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール】 マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、2019年6月下旬に米アリゾナ州フェニックス市で開催されたカンファレンス「Programming Language Design and Implementation」で、新し
米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、初心者から専門家までそれぞれの用途にあったAIモデルを作成できる確率的プログラミング（PP：Probabilistic Programming）システム「Gen」を発表した。自動化、柔軟性、スピードといった特徴を併せ持ち、自動システム、ヒューマンマシンインタラクション（HMI）、拡張現実まで幅広く利用できる。研究結果は、2019年6月24日から26日に開催された「PLDI（Programming Language Design and Implementation conference）2019」にて発表された。 Genは、MITが以前開発した初期の確率的プログラミングシステム「Church」の概念をもとに、同じくMITで開発した汎用プログラミング言語「Julia」にいくつかのモデリング言語を取り入れて、さらに汎用性を高めたシステムだ。G
米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームは、初心者から専門家までそれぞれの用途にあったAIモデルを作成できる確率的プログラミング（PP：Probabilistic Programming）システム「Gen」を発表した。自動化、柔軟性、スピードといった特徴を併せ持ち、自動システム、ヒューマンマシンインタラクション（HMI）、拡張現実まで幅広く利用できる。研究結果は、2019年6月24日から26日に開催された「PLDI（Programming Language Design and Implementation conference）2019」にて発表された。 Genは、MITが以前開発した初期の確率的プログラミングシステム「Church」の概念をもとに、同じくMITで開発した汎用プログラミング言語「Julia」にいくつかのモデリング言語を取り入れて、さらに汎用性を高めたシステムだ。G
変分オートエンコーダーを題材に、確率的プログラミング言語Pyroと生成モデルのツールPixyzについて紹介します。 目次PyroとPixyzPyTorchユーザーが気になる点畳み込みを使った変分オートエンコーダーによるMNIST学習Pyroを使ったVAEの実装Pixyzを使ったVAEの実装終わりに PyroとPixyz確率モデリングを行うためのプログラミングツールとして、確率的プログラミング言語（Probabilistic Programming Language, PPL）があります。Pythonを使ったPPLにはPyMCやPyStan、TensorFlow Probabilityなどがありますが、Uber社がPyTorchをバックエンドにしたPPLであるPyroをリリースしています。Pyroは柔軟で汎用的な確率モデリングのためのツールを目指しており、観測データの確率分布をモデリングする
はじめに Pyro primitives 確率変数の実現値 sample 条件付き独立のベクトル化 plate 階層モデル 変分パラメータを扱う param poutine モデルの様子を把握する trace 条件付き分布の作成 condition まとめと変分推論の例 はじめに 本当はTensorFlow2が世の中で使われるようになって、情報も増えるのが一番嬉しいのですが、ちょっと周囲の状況も含めてPyTorch続投の兆しが強いため、確率的プログラミング言語としてPyroを選択する可能性も出てきました。というわけでPyroの記事です。 https://pyro.ai/ Pyro PyTorchをバックエンドとした確率的プログラミング言語（PPL）です。PPLの名に恥じないくらい、確率モデリングが容易に可能で、TensorFlow Probabilityほど剥き出しのTensorをアレコレ
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では TensorFlow Probability の高位 API tfp.glm および tfp.sts を使ってマーケティング分析する例をご紹介しています。
確率的プログラミング言語のカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita
The Qiita Advent Calendar 2023 is supported by the following companies, organizations, and services.
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ディープラーニングも使える確率的プログラミングツール「Gen」を開発、MIT
MIT、確率的プログラミング言語「Gen」を開発｜fabcross
MIT、確率的プログラミング言語「Gen」を開発 - fabcross for エンジニア
PyTorchバックエンドの確率的プログラミング言語Pyroと生成モデルのツールPixyz
確率的プログラミング言語 pyro 基本 - HELLO CYBERNETICS
TensorFlow Probability ではじめる 確率的プログラミング入門
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