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
確率的プログラミング言語 TensorFlow Probability【高レベルAPI、`tfp.glm`の紹介】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに APIの全体像 Layer 0 : TensorFlow Layer 1 : Statistical Building Blocks Layer 2 : Model Building Layer 3 : Inference techniques Layer 4 : Pre-built models + inference 高レベルAPItfp.glmの紹介 提供されている一般化線形モデル（GLM） ●class Bernoulli ●class BernoulliNormalCDF ●class Poisson ●class PoissonSoftplus ●class Normal ●class NormalReciprocal ●class LogNormal ●class LogNormalSoftplus ●class GammaExp ●class GammaSoftp
この数年で、プログラミング言語（PL）や機械学習のコミュニティは 確率的プログラミング（PP） を用いて、それぞれに共通する研究の関心事を明らかにしてきました。その概念は、抽象化のような強力なPLのコンセプトを”エクスポート”し、現状では複雑で困難な作業である統計的モデリングに再利用することができるかもしれない、というところにあります。 （講義ノートの 最新版 を閲覧したい方は、リンクをクリックしてください。ソースは GitHub に投稿してあります。誤りを発見した場合は、Pull Requestを送信してください。） 1. 何、そしてなぜ 1.1. 確率的プログラミングは○○○ではない 直観に反して、確率的プログラミングとは確率的に振る舞うソフトウェアを書くことでは ありません。 例えば、暗号のキー・ジェネレータやOSカーネルでの ASLR の実装、または回路設計のための 焼きなまし法
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
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先週、DARPAが確率的プログラミング言語に関する研究に資金を提供するための新たなプログラムを発表しました。関連記事では、このニュースが重要な理由について明らかな見解が示されていましたが、確率的プログラミング言語は新たな研究領域であり、人工知能に興味を寄せる大多数の人々にとっても未知の分野です。 では、確率的プログラミングはどういうもので、なぜ重要なのでしょうか。以下に私の考えを記しましたので読んでください。 確率的プログラミング言語は第一級プリミティブとして無作為事象を含む言語です。本質的なプログラミング言語の表現が無作為事象に影響する場合、洗練された 体系的な確率論的プロセス 、すなわちデータまたは観測結果の収集を行うために、開発者はその環境で発生した可能性のある事象の確率的モデルを、容易にエンコードできます。 しかし確率的モデルをコンピュータプログラムとして記述することは、単なる構文
確率とモナドと確率的プログラミング - Qiita
この記事はADVANCED BEGINNERからCOMPETENTの方を対象読者として書かれています。 コインの裏表やサイコロの出目はよく確率変数によって表されます。確率変数が互いに依存しているようなモデルを記述する手法としてグラフィカルモデルと云うものがあります。例えば、ある分布に従って表が出る確率が偏ったコインが選ばれた後、そのコインを投げて表裏が決まるような実験を考えた場合、コインの確率変数を $X$, コインの表裏の確率変数を $Y$ とすると、この系を記述するグラフィカルモデルは このようになります。ところで $X$ は表が出る確率Double上の確率変数RVar Doubleで、 $Y$ は $X$ の結果に依存したコインの裏表Bool上の確率変数Double -> RVar Boolであると考えるとします。今コインがランダムに選ばれると言う構造を 忘れて コインの表裏が出る確
2. Yuta Kashino ( ) BakFoo, Inc. CEO Astro Physics /Observational Cosmology Zope / Python Realtime Data Platform for Enterprise / Prototyping 3. Yuta Kashino ( ) arXiv stat.ML, stat.TH, cs.CV, cs.CL, cs.LG math-ph, astro-ph PyCon2016 @yutakashino https://www.slideshare.net/yutakashino/pyconjp2016 5. Edward - Dustin Tran (Open AI) - Blei Lab - (PPL) - Stan, PyMC3, Anglican, Church, Venture,Figaro,
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト Edwardで何ができるのか知らなかったので、忘備録として残しておきます。 目次 ・Edwardとは ・Edwardでできること ・参考スライド ・参考文献 Edwardとは ・LDAで有名なコロンビア大のBlei先生の研究室で、2016年より開発されている確率的プログラミング(( プログラミング言語の変数をモデルの構成要素として使うプログラミング))のPythonライブラリ。 ・積み木のように明快な形で確率的モデリングを行うことができる。（モデル→推論→評価 を一括
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。
ディープニューラルネットで計算を行う，スケーラブルな確率的プログラミングライブラリEdwardの画期的な意義と使い方を本トークで紹介します．EdwardはTensorFlowの上に確率変数とベイズ推定を実装したPythonライブラリです．計算において確率的な情報を常に保持する確率的プログラミングライブラリですので，確率事象であるこの世の現象を合理的かつうまく計算することができます． 深層学習の怒濤の発展が続いています．2012年の世界的な画像認識コンペILSVRCにて，当時の最先端の機械学習アルゴリズムを押さえて圧倒的な性能を披露したあと，2015年には人間の認識性能をも凌駕する性能を発揮するようになっています．また2016年，2017年には囲碁のトップ棋士との対決，さらには将棋の名人との対決で圧倒的な勝利を収めました． 2012年以降，深層学習の分野に世界中の優秀な才能が殺到し，さらには
米UberのUber AI Labsは11月3日、確率的プログラミング言語（PPL）「Pyro」をオープンソースソフトウェアとして公開したことを発表した。 PyroはPythonベースの確率的プログラミング言語（probabilistic programming language、PPL）。バックエンドにはPython向けの深層学習（ディープラーニング）フレームワークのPyTorchを使用しており、柔軟で表現能力の高い深層確率的モデリングを可能にするという。 オープンソースにした目的として、AIツールをより柔軟に使いやすくすることと、深層学習といった技術の研究と応用を加速するためと説明している。ライセンスはMIT License。 動的に確率的勾配を組み立て、確率制御構造などのプログラムが可能。任意の確率分布を表現できる一般性、オーバーヘッドを抑えて大規模なデータセットに拡張できる拡張性、
確率的プログラミングPyro入門
はじめまして。eureka-BIチームの小林です。 普段は卓球とスプラトゥーンをやっています。 この記事は eureka Engineering Advent Calendar 2017 — Qiita の17日目の記事です。 16日目は サマーインターン参加者かつSREでインターン中のdatchこと原田くんの 「Pairsのテキストデータを学習させたword2vecを使って、コミュニティを分類してみた」です。 はじめにBIチームでは、様々な数字を分析することで、プロダクトの意思決定に貢献しています。 その中で、データからモデルを作成し、予測を立てるといった業務をすることがあります。 今までは、簡単な線形回帰でのモデル作成に留まりがちで、知識としてもMCMCで止まっていたので、 今後、確率的プログラミングを取り入れたモデリングをしていきたいと思い、最近発表されたばかりのPyroを触ってみま
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.
はじめに ベイズ推論 モデリング 事後分布 予測分布 実際に使われる予測分布 Pyroの基本 Pyroの確率変数の取扱 Pyroのハイパーパラメータの取扱 Pyroでの変分パラメータの取扱 変分ベイズ推論のコード：確率モデル 変分モデル 学習コード 変分推論のカスタマイズ pyroについて はじめに タイトルの通り基本だけ書きます。 Pyroは解説できるほど触っていないので、大したことは書けませんが、何も知識が無いよりはとっつきやすくなるであろうことを書いておきます。 ベイズ推論 モデリング ベイズモデリングとは観測データ $X$ を、パラメータだとか潜在変数だとか呼ばれる「未観測の確率変数」を使ってモデリングする試みです。例えば $X$ が正規分布に従うと思っているのならばパラメータ $\mu, \sigma$ を用いて、$ N(X | \mu, \sigma) $という確率モデルを考え
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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
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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
確率的プログラミングPyro入門 | eureka tech blog
確率的プログラミングが重要な理由 | POSTD
確率的プログラミングライブラリEdward
確率的プログラミングライブラリ「Edward」まとめ – かものはしの分析ブログ
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
投票: ディープニューラルネット確率的プログラミングライブラリEdward | PyCon JP 2017 in TOKYO
米Uberの研究開発チーム、確率的プログラミング言語「Pyro」をオープンソースで公開 | OSDN Magazine
確率的プログラミング言語Pyroと変分ベイズ推論の基本 - HELLO CYBERNETICS