NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【基礎編】

NumPyro を使った統計モデリングと確率プログラミングの基礎

このコースでは、Python パッケージ NumPyro を活用して、統計モデリングと確率プログラミングの基礎を習得します。NumPyro は、高速なバックエンド JAX を持つ確率プログラミングライブラリであり、モデルのパラメータ推定などを効率的に行うことができます。

学習内容:

• 分布への当てはめ: 簡単な例から始め、確率モデル の基本的な概念を理解します。
• 一般化線形モデル (GLM): より複雑なモデルの構築方法を学びます。
• 一般化線形混合モデル (GLMM): 混合効果モデルの理解と実践に挑戦します。

NumPyro のメリット:

• Python 経験者向け: Python パッケージであるため、比較的容易に学習を開始できます。
• 高速な計算: JAX バックエンドによる高速な計算処理が可能です。
• 柔軟なモデル構築: 複雑な統計モデルを柔軟に構築できます。

注意点:

• 発展途上のパッケージ: 最新バージョン (2021年6月現在: 0.6.0) は安定していますが、まだ開発途上であることを理解しておいてください。業務利用の際は注意が必要です。
• 日本語情報の少なさ: 日本語の情報が少ないため、英語での情報収集能力が求められる場合があります。
• 予備知識: 理論的な理解には、確率分布などの予備知識が必要です。動画内で予備知識について解説しています。
• 推奨レベル: ベイズ統計モデリングに関する書籍を少し読んだことがある程度の方が、よりスムーズに学習を進められます。

教材:

• 本講座で使用する NumPyro のバージョンは 0.6.0 です。
• 例題は、以前公開された「PyMC3 で学ぶ統計モデリングの基礎」の例題と類似していますが、使用する確率プログラミングパッケージが異なります。
• コードは Google Colaboratory で実行可能な形式です。

このコースは、統計モデリング、確率プログラミング、NumPyro を学びたい Python プログラマーにとって最適な入門講座です。