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TensorFlow Probability 概率编程入门级实操教程

2019年02月10日 11:24来源:未知手机版

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雷锋网 AI 科技评论按:TensorFlow Probability(TFP)是一个基于 TensorFlow 的 Python 库,能够更容易地结合概率模型和深度学习。数据科学家、统计学以及机器学习研究者或者从业者,都可以用它编码领域知识 (Domain Knowledge),从而理解数据并写出自己的应用。针对那些对 TFP 还不那么熟悉的入门者,日前,谷歌 TensorFlow Probability 的产品经理 Mike Shwe 及软件工程师 Josh Dillon、谷歌的软件工程师 Bryan Seybold 及 Matthew McAteer、Cam Davidson-Pilon 共同在 TensorFlow 官网上发布介绍 TensorFlow Probability 的入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》的文章,雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论编译如下。

之前没有学过概率编程?对 TensorFlow Probability(TFP)还不熟悉?下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》(教程查看地址:https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow),这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源,TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。

《Bayesian Methods for Hackers》具备许多优势:它不仅能让概率初学者较容易上手,而且还展示了如何将概率编程应用于现实问题。

每个人都可以学的概率编程

虽然概率编程不要求贝叶斯方法(Bayesian approach),但是该方法提供了一个相对直观的框架,来表示信念(representing beliefs),并基于新的数据来更新这些信念。《Bayesian Methods for Hackers》使用 TFP 为基础,以实操的方式来教授这些技术。由于这本书由 Google Colab 所写,你可以运行并修改其中的 Python 示例。

TensorFlow 团队开发的 TFP 专门面向数据科学家、统计学家以及以及想要编码领域知识 (Domain Knowledge)来了解数据并进行数据预测的机器学习研究者和从业者。TFP 是基于 TensorFlow 的 Python 开发库,能够更容易地结合概率模型和先进硬件上的深度学习。TFP 可以让你:

互动地探究数据

快速地评估不同的模型

自动地利用先进的、矢量化的硬件加速器

更轻易、更有把握地启用。TFP 经专业地开发和测试,可使用现成的 Google-Cloud,并且还有一个强大的开源社区的支持。

正如我们在相关博文中曾讨论过的,概率编程有非常多样化的应用,包括金融、石油和天然气等各行各业。为什么?——因为不确定性无处不在。现实世界的现象——即便是那些我们完全了解的现象,都受到我们无法控制甚至无法意识到的外部因素的影响。如果忽略这些因素,这些模型所得出的结论可能往好里说是误导性的或者是完全错误的。我们开发出了对所有场景都可用的 TFP,就是为了对我们周围所有的不确定性进行建模。

解决现实世界的问题

许多贝叶斯教程都是聚焦于解决那些已有分析结果的简单问题:比如掷硬币和掷骰子的问题。不过《Bayesian Methods for Hackers》一书是从这些简单的问题开始,之后迅速转向更加现实的问题,例如从理解宇宙到检测某个在线用户的行为变化等。

在这篇文章接下来的部分,我们将一起探讨一个 非常有名的现实世界的问题,这个问题在 Bayesian Hackers 一书中的第二章节(查看地址:https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/blob/master/Chapter2_MorePyMC/Ch2_MorePyMC_TFP.ipynb)有更详细的描述:1986 年航天飞机挑战者的灾难。

1986 年 1 月 28 日,美国挑战者号航天飞机的第 25 次飞行中,由于一处 O 形圈故障,挑战者号的两个固体火箭助推器其中的一个发生了爆炸。虽然控制中心的工程师们与 O 形圈制造商就先前飞行中的损坏进行了多次沟通,但制造商坚持认为风险是可以接受的。

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