GPflow/GPflow
Gaussian processes in TensorFlow
What it solves
GPflow는 Gaussian Process(GP) 모델의 구축을 단순화하도록 설계된 Python 패키지입니다. 현대적인 Gaussian Process 추론을 구현하기 위한 프레임워크를 제공하며, 복잡한 데이터 패턴을 처리하기 위해 조합 가능한 커널과 likelihood를 지원합니다.
How it works
TensorFlow 2.4+와 TensorFlow Probability 위에 구축되어 있으며, GPflow는 이 라이브러리들을 활용해 기본 연산을 수행합니다. 이 아키텍처 덕분에 모델은 GPU에서 빠르게 실행되어 대규모 데이터셋을 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다.
Who it’s for
회귀, 베이지안 최적화, 분자 특성 예측 등과 같은 작업을 위해 Gaussian Process 모델을 구축하고 배포해야 하는 연구자와 개발자를 위한 것입니다.
Highlights
- GPU Acceleration: Uses TensorFlow to enable fast execution on GPUs.
- Composable Components: Supports the creation of complex models through composable kernels and likelihoods.
- Extensible Framework: Serves as the foundation for other specialized projects like Trieste for Bayesian optimization.
- Modern Inference: Implements up-to-date Gaussian process inference techniques.