Probabilistik dasturlash nima (PyMC, Stan, NumPyro)?

Probabilistik dasturlash — bu statistik modellash va ma'lumotlar asosida parametrlarning ehtimollik taqsimotlarini avtomatik tarzda chiqarishga imkon beradigan dasturlash yondashuvidir. PyMC, Stan, NumPyro kabi freymvorklar noaniqliklar bilan modellash va bayesiy chiqarishlarni amalga oshirish uchun vositalar taqdim etadi.

Asosiy g'oya shundaki, model parametrlarining aniq qiymatlari o'rniga ehtimollik taqsimotlari belgilab, keyin MCMC (Markov Chain Monte Carlo) yoki variatsion metodlar yordamida parametrlarning posterior taqsimotlari hisoblanadi.

Bu ayniqsa, noaniqlikni hisobga olish muhim bo'lgan vazifalarda, masalan, bayes optimizatsiyasi (BO), Gausssiy jarayonlar (GP) va boshqa mashina o'qitish sohalarida juda foydalidir.

Misol: PyMCda, parametr uchun normal taqsimot va kuzatilgan ma'lumotlar bilan modelni belgilash mumkin, so'ngra parametrning taqsimotini olish:

import pymc as pm
import numpy as np

with pm.Model() as model:
    mu = pm.Normal('mu', mu=0, sigma=1)
    obs = pm.Normal('obs', mu=mu, sigma=1, observed=np.array([1.0, 2.0, 1.5]))
    trace = pm.sample()

pm.plot_posterior(trace, var_names=['mu'])

Shu tarzda, ehtimollik dasturlash murakkab statistik modellarning qurilishini va noaniqlikni hisobga olgan holda chiqarishlarni osonlashtiradi.