PyMC
PyMC (anteriormente conocido como PyMC3) es un paquete de Python para el modelado estadístico bayesiano y el aprendizaje automático probabilístico. Ofrece varios algoritmos de inferencia principalmente métodos Monte Carlo vía cadena de Markov e Inferencia Variacional.[1][2][3][4][5] PyMC ha sido reescrito desde cero de la versión anterior del software PyMC2.[6] A diferencia de la versión anterior, que usaba extensiones de Fortran para realizar cálculos, PyMC utiliza PyTensor, una biblioteca de Python que permite definir, optimizar y evaluar de manera eficiente expresiones matemáticas que involucran arreglos multidimensionales. A partir de la versión 3.8, PyMC utiliza ArviZ para realizar gráficos, diagnóstico y evaluaciones estadísticas. PyMC y Stan son los dos lenguajes de programación probabilística más populares.[7] PyMC es un proyecto de código abierto, desarrollado por la comunidad y patrocinado fiscalmente NumFOCUS.[8]
PyMC se ha utilizado para resolver problemas de inferencia en varios dominios científicos, incluida la astronomía,[9][10] epidemiología,[11][12] biología molecular,[13] cristalografía,[14][15] química,[16] ecología[17][18] y psicología.[19] Las versiones anteriores de PyMC también se usaron ampliamente, por ejemplo, en ciencia del clima,[20] salud pública,[21] neurociencia,[22] y parasitología.[23][24]
Desde que Theano anunciara planes para interrumpir su desarrollo en 2017,[25] el equipo de PyMC evaluó TensorFlow Probability como backend computacional,[26] pero decidió en 2020 hacerse cargo del desarrollo de Theano.[27] Gran parte del código base de Theano se ha refactorizado y se ha añadido la compilación a través de JAX[28] y Numba. El equipo de PyMC ha lanzado el backend computacional revisado, con el nombre de PyTensor y continúa con el desarrollo de PyMC.[29]
Motores de inferencia
PyMC implementa varios algoritmos de Monte Carlo (MCMC) vía cadena de Markov basados en gradientes y no basados en gradientes para la inferencia Bayesiana y métodos variacionales basados en gradientes.
- Algoritmos basados en MCMC:
- No-U-Turn Sampler[30] (NUTS) es un tipo de Hamiltonian Monte Carlo, y es el motor predeterminado de PyMC para variables continuas
- Metropolis–Hastings, el motor predeterminado de PyMC para variables discretas
- Monte Carlo secuencial (Sequential Monte-Carlo) para posteriores estáticos y para cálculo bayesiano aproximado
- Algoritmos de inferencia variacional:
- Inferencia variacional de caja negra[31]
Véase también
- Stan es un lenguaje de programación probabilístico para inferencia estadística escrito en C++
- ArviZ una biblioteca de Python para el análisis exploratorio de modelos Bayesianos
Referencias
- ↑ Abril-Pla O, Andreani V, Carroll C, Dong L, Fonnesbeck CJ, Kochurov M, Kumar R, Lao J, Luhmann CC, Martin OA, Osthege M, Vieira R, Wiecki T, Zinkov R. (2023) PyMC: a modern, and comprehensive probabilistic programming framework in Python. PeerJ Comput. Sci. 9:e1516 doi 10.7717/peerj-cs.1516
- ↑ Salvatier J, Wiecki TV, Fonnesbeck C. (2016) Probabilistic programming in Python using PyMC3. PeerJ Computer Science 2:e55 doi 10.7717/peerj-cs.55
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- ↑ Martin, Osvaldo; Kumar, Ravin; Lao, Junpeng (2021). Bayesian Modeling and Computation in Python (en inglés). CRC-press. pp. 1-420. ISBN 9780367894368. Consultado el 7 de julio de 2022.
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Otras lectura
- Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers
- Computational Statistics in Python