L'objectif de ce cours est de présenter PyMC3 pour la modélisation et l'inférence bayésienne. Les participants commenceront par apprendre les bases de PyMC3 et apprendront à effectuer une inférence évolutive pour une variété de problèmes. Ce sera le dernier cours d'une spécialisation de trois cours .Python et Jupyter notebooks seront utilisés tout au long de ce cours pour illustrer et effectuer la modélisation bayésienne avec PyMC3.... Le site web du cours se trouve à l'adresse suivante : https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/index.html. Les carnets de notes du cours peuvent être téléchargés à partir de ce site web en suivant les instructions de la page https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/getting_started.html. L'instructeur de ce cours sera le Dr. Srijith Rajamohan.
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Introduction à PyMC3 pour la modélisation et l'inférence bayésienne
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction aux statistiques informatiques pour les scientifiques des données
Instructeur : Dr. Srijith Rajamohan
2 353 déjà inscrits
Inclus avec 
(20 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
1. Le cadre PyMC3/ArViz pour la modélisation et l'inférence bayésienne
2. Construisez des modèles réels en utilisant PyMC3 et évaluez la qualité de vos modèles
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : PyMC3
- Catégorie : Scipy
- Catégorie : Méthode de Monte Carlo
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Inférence bayésienne
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module sert d'introduction au cadre PyMC3 pour la programmation probabiliste. Il présente certains concepts liés à la modélisation et à la syntaxe de PyMC3. La bibliothèque de visualisation ArViz, intégrée à PyMC3, sera également présentée. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html. Les instructions pour télécharger et exécuter les notebooks sont disponibles à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
12 vidéos3 lectures1 devoir
Ce module enseigne les bases de l'utilisation de PyMC3 pour résoudre des problèmes de régression et de classification à l'aide de PyMC3. Il montrera également comment traiter les valeurs aberrantes dans vos données et créer des modèles hiérarchiques. Enfin, une étude de cas est présentée pour aider à appliquer tout ce qui a été appris dans les modules 1 et 2. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html#linear-regression-again. Les instructions pour télécharger et exécuter les ordinateurs portables sont disponibles à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
14 vidéos1 devoir
Ce module présente différentes mesures et métriques permettant d'évaluer la qualité des solutions déduites à l'aide de PyMC3. Des exemples pratiques sont utilisés pour illustrer comment diverses méthodes et visualisations peuvent être utilisées dans PyMC3. Enfin, un bref aperçu de la manière de déboguer les algorithmes PyMC3 est fourni. Le site web du cours est https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/PyMC3.html#mcmc-metrics. Les instructions pour télécharger et exécuter les carnets de notes sont disponibles à l'adresse https://sjster.github.io/introduction_to_computational_statistics/docs/Production/getting_started.html
Inclus
11 vidéos3 lectures1 devoir
Il s'agit d'un projet final non noté. Nous utiliserons tout ce que nous avons appris dans ce cours pour modéliser la dynamique de la maladie COVID-19 à l'aide d'un modèle SIR. En utilisant des données réelles, l'objectif serait de déduire les paramètres du modèle SIR pour le COVID-19.
Inclus
1 plugin
Instructeur
Offert par
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