Was ist probabilistische Programmierung?

TensorFlow Probability (TFP) ist eine auf TensorFlow basierende Python-Bibliothek, die es einfach macht, probabilistische Modelle und Deep Learning auf moderner Hardware (TPU, GPU) zu kombinieren. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Statistiker, ML-Forscher und Praktiker, die Domänenwissen codieren möchten, um Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen.

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Die probabilistische Programmierung ermöglicht es uns, Domänenwissen zu codieren, um Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen. TensorFlow Probability (TFP) ist eine auf TensorFlow basierende Python-Bibliothek, die es einfach macht, probabilistische Modelle und Deep Learning zu kombinieren. Mit TensorFlow 2.0 lässt sich TFP ganz einfach mit wenigen Änderungen in Ihren Code integrieren und das Beste daran - es funktioniert sogar mit tf.keras!

In diesem Vortrag erfahren Sie, wann, warum und wie Sie die TensorFlow-Wahrscheinlichkeit verwenden.

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Probabilistische Programmierung mit TensorFlow-Wahrscheinlichkeit

Probabilistische Programmierung mit TensorFlow-Wahrscheinlichkeit. In diesem Vortrag erfahren Sie, wann, warum und wie Sie die TensorFlow-Wahrscheinlichkeit verwenden. TensorFlow Probability (TFP) ist eine auf TensorFlow basierende Python-Bibliothek, die es einfach macht, probabilistische Modelle und Deep Learning auf moderner Hardware (TPU, GPU) zu kombinieren. Es richtet sich an Datenwissenschaftler, Statistiker, ML-Forscher und Praktiker, die Domänenwissen codieren möchten, um Daten zu verstehen und Vorhersagen zu treffen.