O projeto Julia Language
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Esta página contém os detalhes de um projeto de redação técnica aceito para a
Google Season of Docs.
Resumo do projeto
- Organização de código aberto:
- A linguagem Julia
- Redator técnico:
- Liza
- Nome do projeto:
- Inferência bayesiana para processos gaussianos
- Duração do projeto:
- Duração padrão (três meses)
Project description
Quero desenvolver e aprender por conta própria um material fácil de começar que permita a inferência bayesiana para processos gaussianos (GPs, na sigla em inglês) usando o ecossistema da Julia.
Resumo:
- O que são modelos não paramétricos e, em particular, GPs
- Exemplo simples de ajuste de curva unidimensional, ou seja, dado um conjunto de pares (x_i, y_i) como ajustar f(x)=y
- Discutir diferentes kernels: exponencial ao quadrado, Matern, linear, composições
- Um exemplo 2D mais complexo, que modela dados espaciais
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Última atualização 2025-07-25 UTC.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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"]]
