Sau khi thực hiện một số nghiên cứu về chủ đề này, tôi đã nhận thấy sự thiếu hụt đáng ngạc nhiên của các gói và thư viện suy luận dựa trên các phương thức truyền thông điệp hoặc tối ưu hóa cho Python và R.
Theo hiểu biết tốt nhất của tôi, những phương pháp này cực kỳ hữu ích. Ví dụ, chỉ riêng việc truyền bá niềm tin của Mạng Bayes (theo hướng, theo chu kỳ) sẽ có thể đưa ra câu trả lời chính xác. Tuy nhiên, hầu hết các phần mềm suy luận có sẵn trực tuyến (ví dụ STAN, BUGS, PyMC) đều dựa vào các phương pháp MCMC.
Trong trường hợp Python, theo hiểu biết tốt nhất của tôi, cả PyMC, scikit-learn hay statsmodels đều không bao gồm các thuật toán suy luận đa dạng như truyền niềm tin, phương thức truyền thông điệp hoặc bất kỳ biến thể nào của chúng.
Tại sao vậy? Có phải các phương pháp này ít được sử dụng trong thực tế bởi vì chúng được xem là không mạnh mẽ hoặc chung chung như các đối tác MCMC của chúng? hay đơn giản chỉ là vấn đề thiếu nhân lực và thời gian?