NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【基礎編】

🎓 NumPyro で学ぶ ベイズ統計モデリング 【基礎編】

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コースの概要

NumPyro とは？ NumPyro は、JAX をベースにした高速な確率プログラミングのパッケージです。Python ユーザーに親しみやすいAPIを提供しつつ、モデルのパラメータ推定などを高速に行えることが特徴です。NumPyro は、統計モデリングや確率プログラミングの新規ユーザーに対して、比較的少ない学習コストで新しい世界を体験できるメリットがあります。

このコースでは…

• 統計モデリングの基礎から始め、分布へのあてはめしていくという手順で学ぶ
• 一般化線形モデル（GLM）と一般化線形混合モデル（GLMM）の概要を理解する
• Python の経験者にもアクセスしやすいように、NumPyro の基本から実践的なスキルまで学ぶ

コースの進め方…

• Google Colaboratory を使用して、実践的な例題を通じて学ぶ
• NumPyro の最新バージョン（0.6.0）を使用する
• パッケージの発展途上を理解し、適切な利用方法に注意する

注意点…

• 日本語の情報が限られているため、英語で的確な情報を読み解く能力が必要
• 和書などの予備知識が必要な場合が多いため、理論的な側面は詳しく解説する
• 初学者には「PyMC3 で学ぶ統計モデリングの基礎」と同じ例題を使用しています（予測における確率分布の重要性なども含んでいます）

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コース内容

モジュール 1: NumPyro とは？

• NumPyro の簡単な紹介
• JAX との統合について

モジュール 2: NumPyro のインストールと基本的な使い方

• NumPyro のインストール方法
• NumPyro を使った基本的なコードの書き方

モジュール 3: 統計モデリングの基礎

• 確率分布と統計モデリングの基本概念
• NumPyro を使ったモデルの定義

モジュール 4: 一般化線形モデル（GLM）

• GLM の概念と NumPyro での実装方法
• 実例を通じて GLM の理解を深める

モジュール 5: 一般化線形混合モデル（GLMM）

• GLMM の概念と NumPyro での実装方法
• 実例を通じて GLMM の理解を深める

モジュール 6: 実践的な例題とその応用

• Google Colaboratory を使用した実践的な NumPyro の例題
• 学んだ知識を活用して新しい問題に対処する

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コースの適応層

このコースは、統計モデリングや確率プログラミングに触れたことがあり、Python の基本知識を持っている方に最適です。初学者でも、「PyMC3 で学ぶ統計モデリングの基礎」と同様の例題を使用しており、一見理解がつけやすい内容として取り上げています。

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コースで手に入ること

• NumPyro の基本的な機能とAPIを身につける
• 統計モデリングの概念を実際のコードで理解し、適用する
• Google Colaboratory を使用した確率プログラミングの実践

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📅 スタート日：[開始日] 🎓 学習形態：オンラインコース 🛠️ 必要なツール：Python, Google Colaboratory 👩‍🏫 指導教員：[指導教員の名前]

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このコースを受講することで、NumPyro を使ったベイズ統計モデリングの基礎を身につけ、実際のデータ分析や予測問題解決に役立てることができます。今すぐ申請して、NumPyro の世界へと踏み入れましょう！