Introducción a la programación probabilística con PyMC#
Evento#
Durante los últimos 10 años, se han dado un número de avances en el estudio del Monte Carlo Hamiltoniano y de los algoritmos de inferencia variacional, los cuales han hecho posible la computación estadística Bayesiana de forma efectiva para modelos mucho más complicados que lo que era posible anteriormente. Estos avances algorítmicos han estado acompañados de paqutes de programación probabilística de código abierto que los hacen accesibles para las comunidades de ingeniería, estadística y ciencia de datos. PyMC es uno de esos paquetes, está escrito en Python y es patrocnado por NumFOCUS. En esta charla se dará una introducción a la programación probabilística con PyMC, con énfasis particular en cómo la programación probabilística de código abierto hace que los algoritmos Bayesianos que están en la frontera de la investigación académica sean accesibles para una audiencia más amplia.
Detalles#
Audiencia: personas interesadas en PyMC, en la programación probabilística o en la estadística Bayesiana
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Ponente#
Austin Rochford es el Científico Dato Jefe en Kibo Commerce. Es un matemático en recuperación y le apasionan la educación en matemáticas, la estadística Bayesiana y el aprendizaje automático.