bayesian-inference

Python을 이용한 베이지안 모델링 및 확률적 프로그래밍

Python과 PyTorch를 기반으로 하는 딥 유니버설 확률적 프로그래밍

인공지능의 대중화를 목표로 하며 고평가된 Y Combinator 스타트업에 대한 무료 오픈소스 대안을 제공하도록 설계된 엔터프라이즈급 AI 에이전트 라이브러리

Stan 개발 저장소. master 브랜치에는 현재 릴리스가 포함되어 있습니다. develop 브랜치에는 최신 안정 개발 버전이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 개발자 프로세스 위키를참조하세요.

자동 미분(autograd) 및 GPU/TPU/CPU JIT 컴파일을 위해 JAX로 구동되는 NumPy 기반 확률적 프로그래밍

데이터 과학자가 상관관계 관찰을 넘어 인과관계를 추론할 수 있도록 돕는 Python 라이브러리

알토 대학교의 베이지안 데이터 분석 강좌

확률적 프로그래밍을 통한 베이지안 추론.

PyMC 교육 자료

노말라이징 플로우(Normalizing Flows)에 관한 유용한 리소스 모음입니다.

그래픽 모델에서 베이지안 추론을 실행하기 위한 Infer.NET 프레임워크

PyTorch에서 Bayes by Backprop을 기반으로 하는 변분 추론(Variational Inference) 적용 베이지안 합성곱 신경망

Stan을 사용하는 베이즈 일반화 다변수 비선형 다단계 모델용 brms R 패키지

물리학 기반 딥러닝 책 v0.3 - GenAI 에디션에 오신 것을 환영합니다

Python 기반의 베이지안 모델 구축 인터페이스 (Bambi).

사용 편의성, 속도, 모듈화를 위해 설계된 베이즈 추론 라이브러리 BlackJAX.

Stan의 R 인터페이스, RStan

Python용 베이지안 데이터 분석 데모

동적 확률적 일반균형(DSGE) 모델(뉴욕 연은 DSGE 포함) 해결 및 추정

sbi는 연구자와 실무자의 요구를 모두 충족하도록 설계된 시뮬레이션 기반 추론용 Python 패키지입니다. 세밀한 제어가 필요하든 사용하기 쉬운 인터페이스가 필요하든 sbi가 지원합니다.

JAX 및 Equinox 기반의 가우시안 프로세스

베이지안 네트워크의 그래픽 구조 학습을 통한 인과 관계 발견용 Python 패키지. 구조 학습, 파라미터 학습, 추론 및 샘플링 방법 포함

PyTensor은 다차원 배열을 포함하는 수학적 표현을 정의, 최적화 및 효율적으로 평가할 수 있게 해줍니다.

R을 위한 베이지안 데이터 분석 데모입니다.

PyMC3를 사용한 베이지안 데이터 분석 레시피 모음

Python으로 구현한 Sequential Monte Carlo