Le projet Julia Language
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Cette page contient les détails d'un projet de rédaction technique accepté pour la Google Season of Docs.
Résumé du projet
- Organisation Open Source:
- Langage Julia
- Rédacteur technique:
- Liza
- Nom du projet:
- Inférence bayésienne pour les processus gaussiens
- Durée du projet:
- Durée standard (3 mois)
Project description
Je voudrais développer (et apprendre moi-même) des ressources faciles à utiliser, permettant d'effectuer des inférences bayésiennes pour les processus gaussiens à l'aide de l'écosystème Julia.
Au sommaire :
- Qu'est-ce qu'un modèle non paramétrique et, en particulier, un GP ?
- Exemple simple d'ajustement de courbe unidimensionnel, c'est-à-dire comment ajuster f (x)=y à un ensemble de paires(x_i, y_i)
- Discuter des différents noyaux: exponentiel au carré, Matern, linéaire, compositions
- Exemple plus complexe en 2D, modélisant des données spatiales
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Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC)."],[],["The project, titled \"Bayesian inference for Gaussian Processes,\" involves creating educational material on using Julia's ecosystem for Bayesian inference with Gaussian processes (GPs). The project will cover non-parametric models, one-dimensional curve fitting examples with various kernels (squared exponential, Matern, linear), and a 2D spatial data modeling example. It will be developed by technical writer Liza over a standard 3-month period for The Julia Language open-source organization.\n"],null,[]]
