Praktische Amortized Bayesian Inference

Beschreibung

**🎙️ Sprecher:** Thomas Wiecki, PhD, Luca Fiaschi, PhD, und **⏰ Zeit:** 15:00 UTC / 8:00 Uhr PT / 11:00 Uhr ET / 17:00 Uhr Berlin. Traditionelle MCMC-Methoden wie NUTS sind der Goldstandard für die Parameterschätzung, stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn es um unhandhabbare Likelihoods, komplexe Simulationsmodelle oder Echtzeitanforderungen in der Produktion geht, bei denen das Sampling keine Minuten oder Stunden in Anspruch nehmen kann. Hier kommt die Amortized Bayesian Inference (ABI) ins Spiel: ein Paradigmenwechsel, bei dem generative KI-Architekturen (wie Normalizing Flows, Diffusionsmodelle und Flow Matching) offline trainiert werden, um komplexe Posteriorverteilungen zu lernen. Nach dem Training wird die Inferenz zu einem schnellen Vorlauf. In diesem praktischen Webinar zeigt Stefan Radev (Schöpfer von BayesFlow und Professor an der RPI) zusammen mit PyMC Labs, wie man neuronale Inferenznetzwerke trainiert und sie direkt in PyMC-Workflows integriert. **Was Sie mitnehmen werden:** * **Die Grundlagen der ABI:** Wie generative KI Simulationsmodelle in sofortige probabilistische Inferenzmaschinen umwandelt. * Unhandhabbare Likelihoods umgehen: Wie man neuronale Likelihood-Schätzer in BayesFlow trainiert und sie in den JAX-Backend von PyMC für MCMC-Sampling integriert. * **Schwer trainieren, schnell implementieren:** Wie man die rechnerische Belastung offline verlagert, um eine subsekundäre Bayesian Inference in Produktionsumgebungen zu erreichen. * **Diagnosen & Vertrauen:** Wie man Simulation-Based Calibration (SBC) und Abdeckungsdiagnosen verwendet, um sicherzustellen, dass Ihr neuronales Netzwerk keine „halluzinierten“ Posterioren generiert. * **Live-Code-Demo:** Ein Schritt-für-Schritt-Durchlauf zum Aufbau, Training und zur Bewertung eines BayesFlow-Modells zusammen mit PyMC. **Wer teilnehmen sollte:** * Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die bayesianische Modelle in Echtzeit-Produktionspipelines implementieren möchten. * PyMC- und Stan-Nutzer, die komplexe, simulatorbasierte Daten ohne explizite Likelihood-Funktionen modellieren möchten. * Forscher und quantitative Analysten, die an cutting-edge Anwendungen von generativer KI für modelbasierte Inferenz interessiert sind. 📜 **Ablauf des Vortrags / Agenda:** * 5 Minuten: Einführung in PyMC Labs und die Sprecher * 40 Minuten: Podiumsdiskussion * 15 Minuten: Q&A \-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\- **💼 Über die Sprecher:** **Dr. Thomas Wiecki** **(Gründer von PyMC Labs)** Mitbegründer von PyMC, der führenden Plattform für statistische Datenwissenschaft. Um Unternehmen dabei zu helfen, einige ihrer kniffligsten Datenwissenschaftsprobleme zu lösen, hat er ein erstklassiges Team von Bayesian-Modellierern versammelt und PyMC Labs - die Bayesian AI Beratung - gegründet. Er hat seine Promotion an der Brown University in kognitiver Neurowissenschaft gemacht. **Verbinden Sie sich mit Thomas:** 👉[ Linkedin ](https://www.linkedin.com/in/twiecki/)🧩 [Github](https://github.com/twiecki) **Dr. Luca Fiaschi (Partner von PyMC Labs, Gen AI Vertical)** Luca hilft Organisationen, den Wert von Daten und KI freizusetzen. Mit über 15 Jahren Erfahrung hat er Teams bei Mistplay, HelloFresh, Alibaba und Stitch Fix geleitet und skaliert und Durchbrüche in Personalisierung, Marketing-Optimierung und kausaler Modellierung vorangetrieben. Er hat einen PhD in Informatik von der Universität Heidelberg. **Verbinden Sie sich mit Luca**👉 [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lfiaschi/)🧩[ Github](https://github.com/lfiaschi) **Stefan T. Radev, PhD (Assistant Professor, Schöpfer von BayesFlow)** Stefan ist Assistant Professor am Rensselaer Polytechnic Institute und der Hauptforscher bei BayesOps. Er ist der Schöpfer von BayesFlow, einem Open-Source-Framework für simulationsbasierte Inferenz, und leidenschaftlich daran interessiert, komplexes probabilistisches Denken in nutzbare Werkzeuge für Wissenschaftler, Entwickler und alle, die bessere Entscheidungen mit Daten treffen möchten, zu übersetzen. **Verbinden Sie sich mit Stefan** 👉 [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/stefan-radev-21b713187/) \-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\- **📖 Verhaltenskodex:** Bitte beachten Sie, dass von den Teilnehmern erwartet wird, die [Verhaltensregeln von PyMC](https://github.com/pymc-devs/pymc/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md) einzuhalten. **Verbindung zu PyMC Labs:** 🌐 Website: [https://www.pymc-labs.com/](https://www.pymc-labs.com/) 👥 LinkedIn: [https://www.linkedin.com/company/pymc-labs/](https://www.linkedin.com/company/pymc-labs/) 🐦 Twitter: [https://twitter.com/pymc_labs](https://twitter.com/pymc_labs) 🎥 YouTube: [https://www.youtube.com/c/PyMCLabs](https://www.youtube.com/c/PyMCLabs) 🤝 Meetup: [https://www.meetup.com/pymc-labs-online-meetup/](https://www.meetup.com/pymc-labs-online-meetup/) 🎮 Discord: [https://discord.gg/MARSCNemw3](https://discord.gg/MARSCNemw3)