NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【応用編】

🚀 コースタイト: NumPyro で学ぶベイズ統計モデリング 【応用編】

🧙‍♂️ インシュティュ・インストラクター: 太田 英司

🏆 コース概要: 本コースは、ベイズ統計の基本を理解した方々に向けて、実際の応用ケースを解明する豊富なコンテンツを提供します。NumPyro という確率プログラミングのパッケージを活用し、Google Colaboratory でモデルを実践的に操作することで、統計モデリングの深い理解を図ります。

📊 応用ケースの紹介:

• 線形回帰から変化点検出、レイティング、微分方程式へのパラメータ推定まで、様々な実用的な問題を NumPyro で解決する方法を学びます。
• Google Colaboratory 環境でコードを動かしながら、詳細なスライドとサンプルコードを通じて、統計モデリングの知識を広げます。

🛠️ NumPyro とは:

• NumPyro は JAX という高速バックエンドをもたらす確率プログラミングのパッケージです。
• Python の経験者に対し、統計モデリングや確率プログラミングという新たな世界を簡単に体験できるように設計されており、学習コストの低減が革命的なメリットです。

🌟 NumPyro の現状:

• NumPyro は安定した動作を確認しており、バージョン 0.7.2（2021年9月時点）で利用可能です。
• しかし、開発中の機能も含まれる場合があり、インターフェースの変更などは期待されること입니다。

📚 前提知識:

• ベイズ統計に関する基本的な理解（MCMC, 事前分布、事後分布など）があると理解が深まりやすいでしょう。
• もしかしたら Stan や PyMC3 に触れた経験がある方でも、線形回帰の例題を通じて NumPyro の基本を学びます。

🤝 コースの目的:

• 実際のデータに対してベイズのアプローチを適用する能力を身につける。
• NumPyro の高度な機能を使ったモデリングテクニックを学び、実際の問題解決に応用できるようにする。
• 統計プログラミングの技術を広めることを目指します。

📈 コースの進行:

• Google Colaboratory を使ってインタラクティブな環境で学習。
• 実際のデータセットを使用し、 NumPyro を駆使してモデリングを行う。
• コースの内容をブログ記事などで共有する機会も提供します。

🎓 このコースを選べば:

• ベイズ統計モデリングの応用について深く学び、実践的なスキルを習得できる。
• NumPyro という強力なツールを使いこなすことで、データ科学や統計分析の分野で自己表現力を高める。

🎉 加入してみよう！ NumPyro とベイズ統計モデリングの世界を探索し、あなたのデータサイエンススキルを次のレベルへと引き上げましょう。