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Curso de Aprendendo Modelagem Estatística Bayesiana com NumPyro [Edição Avançada]

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprenda Modelagem Estatística Bayesiana com NumPyro [Edição Avançada]

Modelagem Estatística Prática com Google Colaboratory

Este curso é projetado para aqueles que possuem um entendimento básico de estatística bayesiana e tem como objetivo introduzir várias aplicações da modelagem estatística bayesiana. Começando com exemplos fundamentais como regressão linear e regressão linear robusta, exploramos gradualmente diferentes aplicações, incluindo detecção de ponto de mudança, classificação e estimativa de parâmetros de equações diferenciais. Ao longo deste curso, executaremos esses vários exemplos no Google Colaboratory e aprofundaremos nosso conhecimento em modelagem estatística por meio de inúmeros slides e código de amostra. Além disso, utilizaremos um pacote de programação probabilística chamado NumPyro para esses exemplos. O NumPyro é um pacote de programação probabilística com um backend rápido chamado JAX, que permite uma estimativa eficiente de parâmetros de modelos. Sendo um pacote Python, o NumPyro oferece a vantagem de permitir que pessoas com experiência em Python explorem o novo mundo da modelagem estatística e programação probabilística com custos de aprendizado relativamente baixos. A versão atual do NumPyro é 0.7.2 (a partir de setembro de 2021) e opera de forma estável sem problemas significativos. No entanto, observe que o pacote ainda está em desenvolvimento. Por favor, tenha cuidado ao usá-lo para fins profissionais. Além disso, como há informações limitadas em japonês disponíveis sobre o NumPyro, é necessário ter a capacidade de interpretar informações em inglês se surgirem quaisquer incertezas. Por favor, tenha isso em mente. É importante observar que a versão do NumPyro usada neste curso é a 0.7.2.

Pontos Importantes

Este curso é principalmente uma sequência da já publicada "Aprenda Modelagem Estatística Bayesiana com NumPyro [Edição Fundamental]", mas não pressupõe conhecimento prévio de todo o conteúdo abordado na edição fundamental. Pressupõe-se que você tenha conhecimento de termos básicos em estatística bayesiana, como "MCMC", "distribuição priori" e "distribuição posteriori", o que permitirá que você compreenda o conteúdo do curso em grande parte. Além disso, na primeira metade do curso, introduzimos conteúdo introdutório do NumPyro usando exemplos de regressão linear. Portanto, se você teve alguma exposição ao Stan ou PyMC3, deverá ser capaz de entender o conteúdo sem muita dificuldade. Observe que certas partes do curso utilizam recursos experimentais do pacote e pode haver alterações potenciais na interface no futuro. Esteja ciente disso. Além disso, para ampla disseminação das técnicas de programação probabilística, há a possibilidade de que o código introduzido neste curso seja compartilhado em postagens de blog ou outros artigos. Agradecemos sua compreensão sobre esse assunto.

O que você aprenderá

- Programação probabilística (NumPyro) - Várias aplicações da modelagem estatística bayesiana - Regressão linear robusta, agrupamento, detecção de ponto de mudança, classificação - Estimativa de parâmetros de equações diferenciais, fundamentos de modelos de séries temporais estruturais

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