ChatGPT4의 답변 Turing.jl은 Julia 언어에서 베이지안 통계 모델링을 위한 패키지입니다. 기본적으로 Turing.jl은 정적 데이터에 대한 사후 분포를 추정하는 데 사용됩니다. 그러나 온라인 업데이트, 즉 새로운 데이터가 도착할 때마다 사후 분포를 업데이트하는 것은 전통적인 MCMC 방법으로는 직접적으로 구현하기 어렵습니다. 온라인 베이지안 업데이트를 위해서는 다음과 같은 접근 방법을 고려할 수 있습니다: Turing.jl 자체는 기본적으로 온라인 업데이트 기능을 […]
[Julia, Turing] Julia Turing package를 사용하여 사후분포를 온라인 업데이트 가능하게 할 수 있나? 더 읽기"
데이터가 많지 않거나 제한 적인 경우 상당히 효과적 입니다. 장점 불확실성 추정: BNNs는 파라미터의 불확실성을 직접적으로 모델링합니다. 이는 데이터가 제한적일 때 특히 중요합니다. 예측의 불확실성을 알게 되면, 모델의 예측에 대한 신뢰도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 오버피팅 방지: 제한된 데이터에서 복잡한 모델을 학습할 때 오버피팅(overfitting)은 주요 문제가 될 수 있습니다. BNNs는 파라미터의 분포를 사용하여 오버피팅을
[Julia, Turing] Tutorial – Bayesian Neural Network 장단점 더 읽기"
Bayesian Neural Network으로 데이터의 파라미터를 추정하고 분류하고 평가하기 위한 처리 흐름도 Neural Network는 예를 들어 이 예제 처럼 선형회귀(Linear Regression)으로 분류하기 어려운 분류를 수행 할 수 있다.
[Julia, Turing] Tutorial – Bayesian Neural Network 처리 흐름도 더 읽기"
Neural Network는 예를 들어 이 예제 처럼 선형회귀(Linear Regression)으로 분류하기 어려운 분류를 수행 할 수 있다. 베이즈 추론과 샘플링으로 얻고 싶은것은 신경망의 가중치와 편향에 대한 사후분포를 얻고 이를 통해 신경망을 재구성 하여 선형회귀에서 분류하기 어려운 분류 문제를 해결한다. 이 튜토리얼에서는 머신러닝 도구 제품군인 Turing과 Flux의 조합을 사용해 베이지안 신경망을 구현하는 방법을 보여드립니다. 분류 알고리즘을 구현하는
[Julia, Turing] Tutorial – Bayesian Neural Network 더 읽기"
Bayesian Logistic Regression으로 데이터의 파라미터를 추정하고 분류하고 평가하기 위한 처리 흐름도
[Julia, Turing] Tutorial – Bayesian Logistic Regression 처리 흐름도 더 읽기"
tutorial_bayesian_logistic_regression_basic Bayesian logistic regression 기초¶ 베이지안 로지스틱 회귀는 머신 러닝의 일반적인 도구인 로지스틱 회귀에 대한 베이지안 대응 개념입니다. 로지스틱 회귀의 목표는 주어진 훈련 항목에 대해 1 또는 0을 예측하는 것입니다. 예를 들어, 증상과 개인 정보를 바탕으로 누군가가 아픈지 아픈지 예측할 수 있습니다. 로지스틱회기 베이지안 로지스틱 회기 01 Odds(승산)에서 Logistic 유도하기¶ $P$ : 사건이 발생할 확률
[Julia, Turing] Tutorial –Bayesian logistic regression 기초 더 읽기"
git commit시에 계속 id/pw를 물어 보면 아래 명령어를 입력 후commit해 보면 id/pw를 물어 보는데 이 때 입력 하면 자동 저장 된다. git config –global credential.helper store
[Git, Tip] CLI모드에서 Git id/pw 자동저장 더 읽기"
Turing 기초 사용법으로 Turing Guide의 내용과 실행 결과, 설명을 붙였습니다. 일부 코드는 수정이 되었고 내용도 추가 하였습다. Julia v1.9.2, Turing v0.28.2 에서 실행 아래는 노트북 이미지 이고 원본이나 HTML 은 위 링크에서 다운로드 받으면 됩니다.
[Julia, Turing] Turing Guide – Basic Usage 더 읽기"
