GaussianProcesses.jl: A Nonparametric Bayes package for the Julia Language
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2018/12/21 Jamie Fairbrother, Christopher Nemeth (Lancaster University), Maxime Rischard (Harvard University), Johanni Brea (EPFL)
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https://arxiv.org/abs/1812.09064
（まとめ：[@antimon2](https://github.com/antimon2)）
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## どんなもの？
+ ガウス過程のJulia言語用パッケージの紹介
+ リポジトリ： https://github.com/STOR-i/GaussianProcesses.jl
+ できること（一例）：二値分類、時系列予測、数え上げ、ベイズ最適化
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### ガウス過程
+ 機械学習以外にも様々な分野で使われている
+ 流行っている理由の1つが、各種数値計算言語で高品質なパッケージが公開されていてフリーで利用できるから
+ だからJulia用のパッケージも作った
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## ~~先行研究~~ 他言語のパッケージと比べて何がすごい？
+ GPML: MATLAB用パッケージ（一部C言語で実装）
+ GPy: Python用パッケージ（一部Cythonで実装）
+ GPflow: Tensorflow ベースの実装
+ GaussianProcesses.jl: pure Julia
+ しかも速い！
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## 技術や手法の肝は？
+ Julia の特徴として：
+ JITコンパイルによる高速・高効率な動的コード生成
+ 多重ディスパッチ
+ 既存の他のパッケージとの組合せ
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## どうやって有効だと検証した？
+ GPML/GPy とベンチマーク比較し、全てにおいて最高速
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## 議論はある？
+ 以下の機能を開発中
+ 変分近似（Variational approximations）
+ 疎ガウス過程（Sparse Gaussian processes）
+ 自動微分（Automatic differentiation）
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## 次に読むべき論文は？
+ 特になし
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