Programación probabilística con NumPyro

Abstract

La programación probabilística es un enfoque innovador para el desarrollo de modelos probabilísticos complejos y la ejecución eficiente de inferencias. Este trabajo presenta una introducción a la programación probabilística con NumPyro, una biblioteca de Python que aprovecha las capacidades de cálculo automático y el paralelismo de JAX para realizar inferencias bayesianas avanzadas. A lo largo de este trabajo, se proporcionará una explicación detallada de las funcionalidades más importantes de NumPyro, acompañada de ejemplos prácticos y explicaciones claras para facilitar la comprensión de la biblioteca. Se irán introduciendo ejemplos progresivamente para mejorar el entendimiento del lector. Por último, se presentará una posible aplicación de la programación probabilística y se expondrán las conclusiones derivadas del trabajo.

Probabilistic programming is a new approach to the development of complex probabilistic models and the efficient execution of inferences. This paper presents an introduction to probabilistic programming with NumPyro, a Python library that uses automatic computation capabilities and parallelism of JAX to perform efficient Bayesian inference. Throughout this paper, there will be a detailed explanation of the most important functionalities of NumPyro. It will also be complemented by practical examples and clear explanations to facilitate the understanding of the language. Finally, an application of probabilistic programming will be presented and the conclusions derived from the work will be presented.