Este aplicativo oferece informações sobre sistemas eletrônicos automotivos

O App Fullprob foi desenvolvido especificamente para usuários do equipamento como alternativa para seu funcionamento.

Também tem opção para usuários que não fazem parte da equipe com visualizações personalizadas.

O que há de novo na versão mais recente 1.0.20

Última atualização em 21 de junho de 2024

Pequenas correções de bugs e melhorias. Instale ou atualize para a versão mais recente para conferir!

FullProb é uma linguagem de programação probabilística (PPL) que permite aos usuários definir e raciocinar sobre modelos probabilísticos. É uma ferramenta poderosa para o desenvolvimento de modelos que podem capturar incerteza e fazer previsões sobre o futuro.

Sintaxe

A sintaxe da FullProb é baseada na linguagem de programação probabilística Stan. Ele usa uma sintaxe declarativa que facilita a expressa modelos complexos. A seguir, é apresentado um exemplo simples de um modelo completo:

```

dados {

parky;

}

Parâmetros {

verdade real;

parksigma;

}

modelo {

~ normal (você, sisigma);

}

```

Este modelo define uma distribuição normal com média de `mu 'e desvio padrão` sigma`. O bloco `Data` especifica os dados observados, enquanto o bloqueio` parâmetros` especifica os parâmetros desconhecidos do modelo. O bloco `Model` especifica a relação probabilística entre os dados e os parâmetros.

Inferência

Depois que um modelo é definido, o FullProb pode ser usado para executar a inferência. A inferência é o processo de estimativa dos parâmetros desconhecidos do modelo, dados os dados observados. O FullProb usa uma variedade de algoritmos de inferência, incluindo Hamiltonian Monte Carlo (HMC) e inferência variacional.

Aplicativos

FullProb tem uma ampla gama de aplicações, incluindo:

* Estatísticas bayesianas: FullProb pode ser usado para realizar a inferência bayesiana, o que é uma abordagem poderosa para a modelagem estatística que permite que os usuários incorporem o conhecimento prévio em seus modelos.

* Aprendizado de máquina: FullProb pode ser usado para desenvolver modelos probabilísticos de aprendizado de máquina, que podem capturar incerteza e fazer previsões sobre o futuro.

* Avaliação de risco: FullProb pode ser usado para avaliar o risco de eventos futuros, como desastres naturais ou crises financeiras.

* Tomada de decisão: FullProb pode ser usado para ajudar a tomar decisões sob incerteza.

Vantagens

FullProb tem várias vantagens em relação a outras ppls, incluindo:

* Facilidade de uso: A sintaxe declarativa do FullProb facilita o expressamento de modelos complexos.

* Eficiência: FullProb usa uma variedade de algoritmos de inferência eficientes.

* Extensibilidade: FullProb é extensível, permitindo que os usuários adicionem suas próprias funções e distribuições personalizadas.

Conclusão

FullProb é um ppl poderoso e versátil que pode ser usado para desenvolver uma ampla gama de modelos probabilísticos. É fácil de usar, eficiente e extensível, tornando -o uma ferramenta valiosa para pesquisadores e profissionais.