或者某种意义上不完善的
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  贝叶斯揣度能让我们在预测之前对现实世界有一个先验假设,而且能基于观测不竭更新模子。

  今天,就让我们一路来看看YouTube网红小哥Siraj Raval的视频:Uber Pyro概率编程入门。他将注释Pyro的道理和用处,概率论还将现实使用一个气候数据的案例。视频附有代码,能够跟从一路练手哦。

  Pyro是由Uber的人工智能尝试室开源的。这个尝试室来头也纷歧般,它最起头是Uber收购的一家创业公司Geometric Intelligence,这家公司的创始人是纽约大学传授Gary Marcus,不外他插手几个月后就退出了。对,就是阿谁挑起了对深度进修前景的质疑、激发Yann LeCun等各界AI人士论战的阿谁Gary Marcus。

  很多目前的机械进修模子仍是基于确定性的,可是现实世界的数据根基都是不完整的,或者某种意义上不完美的。如许一来,在做预测(好比预测车辆供需)的时候,概率论就很有用武之地了。

  由于这种言语能顺应不确定性建模——对于模子中两次同样的输入值,可能会有两个分歧的成果。在保守的编程言语中利用概率几乎太难了,概率只能具有于艰涩的子法式中。与之相对的是,Pyro将概率分布作为编程的焦点。Pyro法式的根基单元是随机函数,它协助我们明白地计较给定输入的输出概率。

  然而,现实世界充满了不确定性。雨雪啦,变乱啦,良多事务的发生都可能影响车辆的供需。

  除了预测几小时后的打车需乞降车辆供给,Pyro也被Uber用来做财政预算,它能够预测接下来几周的财政数据。同时,Uber的其他营业条线也在操纵Pyro,好比Uber Eats用它来预测食物的预备和运输时间;它也为无人车部分的工作做出了贡献。

  要说打车,Uber是世界上最风行的打车软件之一。Uber必需不断地婚配乘车者和司机,概率论概率论并使他们能尽可能快地抵达目标地。这个简单的使命的每一步都需要优化,好比决定最优路径、最佳达到时间……

  马斯克曾经让他的Tesla跑车飞上了天,然而地面上想打车的你,可能会发觉跟着春节的临近,越来越难呼喊到一辆车了。

  不久前,为了更好地顺应现实世界的不确定性,Uber的团队开源了一种编程言语Pyro。Pyro是一种概率言语,利用Python和PyTorch建立。我们能够通过它,成立一个既能够扩展也十分高效的贝叶斯深度进修模子。

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