pymc-devs/pymc-examples

해결하는 문제

PyMC Examples는 학습자와 실무자에게 PyMC를 사용하여 베이지안 통계 모델링 및 확률적 머신러닝을 적용하는 방법을 보여주는 Jupyter notebooks 세트를 제공합니다. 처음부터 시작하는 대신, 사용자는 완성된 예제를 탐색하고 단계별 데모를 따라 하며 자신의 문제에 맞게 조정할 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 GitHub에서 호스팅되고 온라인 갤러리에서 제공되는 노트북 모음입니다. 각 노트북에는 binder 배지가 포함되어 있어 방문자가 로컬에 아무것도 설치하지 않고도 브라우저에서 직접 대화형 세션을 시작할 수 있습니다. README는 시작 가이드, 주요 PyMC 튜토리얼 및 API 참조로 연결됩니다. 또한 PyMC로 코드 예제가 작성된 여러 서적("Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers" 및 "Statistical Rethinking" 등)과 YouTube의 강연 영상도 나열되어 있습니다. 사용자는 PyMC Discourse 포럼에서 질문하고, 노트북이나 라이브러리 자체에 대한 문제를 보고하며, 기여 가이드와 행동 강령을 읽고 기여할 수 있습니다.

대상 사용자

이 리소스는 Python으로 베이지안 통계를 배우거나 사용하려는 모든 사람(데이터 과학자, 통계학자, 연구원, 학생 및 이론적 설명보다 실습 코드 예제를 선호하는 개발자)을 위한 것입니다. 또한 즉시 실행 가능한 데모를 찾는 강사와 베이지안 개념은 알고 있지만 PyMC 전용 레시피가 필요한 사람들에게도 유용합니다.

주요 특징

• 모든 노트북에 binder 배지가 포함되어 즉시 대화형으로 사용할 수 있는 엄선된 예제 갤러리.
• 시작 가이드, 주요 PyMC 튜토리얼 및 API 참조로 연결되는 직접 링크.
• 보조 리소스: PyMC 코드로 베이지안 분석을 가르치는 서적 및 강연 YouTube 재생 목록.
• 커뮤니티 지원: PyMC Discourse, 예제 및 라이브러리에 대한 별도의 이슈 트래커, 기여 가이드 제공.