TensorFlow Probability es una biblioteca de razonamiento probabilístico y análisis estadístico.
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
# Pretend to load synthetic data set.
features = tfp.distributions.Normal(loc=0., scale=1.).sample(int(100e3))
labels = tfp.distributions.Bernoulli(logits=1.618 * features).sample()
# Specify model.
model = tfp.glm.Bernoulli()
# Fit model given data.
coeffs, linear_response, is_converged, num_iter = tfp.glm.fit(
model_matrix=features[:, tf.newaxis],
response=tf.cast(labels, dtype=tf.float32),
model=model)
# ==> coeffs is approximately [1.618] (We're golden!)
TensorFlow Probability (TFP) es una biblioteca de Python compilada sobre TensorFlow que facilita la combinación de modelos probabilísticos y aprendizaje profundo en hardware moderno (TPU, GPU). Está dirigido a científicos de datos, estadísticos, investigadores del AA y profesionales que desean codificar el conocimiento de área para comprender los datos y hacer predicciones. TFP incluye lo siguiente:
- Una amplia selección de distribuciones de probabilidad y biyectores
- Herramientas para compilar modelos probabilísticos profundos, entre las que se incluyen capas probabilísticas y una abstracción `JointDistribution`.
- Inferencia variable y el método de Monte Carlo en la cadena de Markov
- Optimizadores como Nelder-Mead, BFGS y SGLD
Introducción a la programación probabilística
Bayesian Methods for Hackers (Métodos bayesianos para hackers), un instructivo introductorio y práctico, disponible con ejemplos en TensorFlow Probability.
