このスライドは、2014年人工知能学会大会、オーガナイズドセッション OS-22「汎用人工知能とその社会への影響」での標題発表で用いられたスライドを元に若干の修正を行ったものです。�論文PDFはこちらから取得できます。�https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-174.html �発表内容は「汎用人工知能研究会（輪読会）」�http://www.sig-agi.org での議論をベースにしています。
汎用人工知能の研究動向
このスライドは、2014年人工知能学会大会、オーガナイズドセッション OS-22「汎用人工知能とその社会への影響」での標題発表で用いられたスライドを元に若干の修正を行ったものです。�論文PDFはこちらから取得できます。�https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/paper-174.html �発表内容は「汎用人工知能研究会（輪読会）」�http://www.sig-agi.org での議論をベースにしています。
「１量子ビットしか使えない量子コンピューターでも古典コンピューターより強かった」とは実際どういうことなのか解説してみた - めもめも
何の話かというと 先日、 www.jst.go.jp ・・・というプレスリリースのタイトルを見て、 本当に 1qbit だけで動作する（有意な）計算モデルがあるのか！？ と一瞬驚愕したのですが、よくよく論文を読んでみると、「初期状態を 0 に設定できるのが 1qbit だけで、その他の n qbit はランダムに初期化される」という量子計算モデル（DQC-1）についての話だと分かりました。 （参考）Impossibility of Classically Simulating One-Clean-Qubit Computation というわけで、冒頭のタイトルは私の中で、「（１量子ビットを除いて）ランダムに初期化される量子ビットを用いて（古典コンピューターではシミュレーションが困難と考えられる）有意な量子計算を実行するテクニックが考案された」というタイトルに脳内変換されて納得したわけですが
さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから本格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数（naivebayes.py） # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)
スマホゲーのガチャ確率の表設定と裏設定の件
渋谷にある大手スマホアプリのゲーム作ってる会社で働いているのだが フロントエンド側のガチャ確率の内容と サーバーサイド側のガチャ確率の設定が 違うのが業界の当たり前っていわれたんだけど、本当か？ レアが7%とフロントエンド側に書いてあってもサーバサイド側は3.5%とか普通に設定していて草 これって詐欺じゃないの？ 東証一部に上場しているけど、これ絶対アウトだよね。
分裂勘違い君劇場 - とてつもない奇跡
宝くじの１等に３回連続で当たるなんて、確率的にほとんどありえない。 もし起きたとしたら、世にも珍しい奇跡的事件として、全世界のテレビ局がニュースとして取り上げるだろう。 ところが、ここに、１００回どころか、何万回、いや、何億回も宝くじに当たり続けるほどの、とてつもない奇跡が存在する。 それは、「あなた」という存在である。 あなたが、何気なく、澄んだ初秋の青空を見上げ、「ああ、今日も気持ちよく晴れたなぁ」と、心地よく感じることができる確率は、数兆の数兆倍のさらに数兆倍のそのまたさらに数兆倍分の１以下の確率なのだ。 そもそも、もし、ビッグバン膨張の初速が、実際より、ほんの少し遅ければ、宇宙は０コンマ数秒で、収縮して終焉を迎えただろう。 逆に、もう少しだけ速ければ、薄い水素ガスが広がるだけの退屈な宇宙になっていただろう。地球どころか、いかなる星も銀河もない不毛の宇宙だ。 ビッグバンの特異点のパラ
ウマ娘のピックアップガチャ回す人は、ガチャが5人に1人（22.19%）の割合で天井到達する激シブ設定なことを理解した上で回そうね！
ガチャの世界では常識ですが、いまだにこの数値見ると驚く人がいるらしいので一応。 １回だけ引けばＯＫならこのくらいの確率はちょっとしぶい……程度ですが「５凸前提」なのは極悪です。５凸してる人は確率的に最低でも1回は天井していることになります。
東大卒プロポーカープレイヤーの勝負哲学
東大卒業後、知と知がぶつかる「頭脳ゲーム」の世界に飛び込み、2012年の第42回世界ポーカー選手権大会（WSOP）では、トーナメント「ポット・リミット・オマハ・シックス・ハンデッド」にて日本人初の世界タイトルを獲得した木原直哉氏。現在は世界最大のオンラインポーカーサイト「ポーカースターズ」の専属プロとして活動中の彼に、たゆまぬ努力の末に生み出された戦略から、大会中の心理状況まで、戦いのすべてを訊いた。（取材・構成：木村俊介） 「不完全情報ゲーム」とは ぼくはいま、プロのポーカープレイヤーとして活動していますが、ポーカーが自分の専門であるという感覚をもつようになったのはごく最近のことなんです。ポーカーのルールを覚えたのは2007年で、本格的にやり始めたのはその翌年。高校、大学と将棋部に在籍し、大学で麻雀とバックギャモンを知り、それからしばらくしてポーカーを覚えたという感じです。 将棋、麻雀、
特異日 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "特異日" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年2月） 特異日（とくいび）とは、その前後の日と比べて偶然とは思われない程の高い確率で、特定の気象状態（天気、気温、日照時間など）が現れる日のこと[1][2]。特異日は世界的に認められた概念であり、英語では「シンギュラリティ（singularity）」と呼ばれる。 転じて気候以外にも、何らかの政治的事件が集中して起こる日を指すこともある。 概説[編集] 特異日に関する研究は1920年代にドイツの気象学者アウグスト・シュマウス（ドイツ語版）によって行われた[2]。シュマウスは特
ロボットに搭載する人工知能に東京大学を受験させるというプロジェクトに、国立情報学研究所（東京都千代田区）が挑戦する。 人間と対話しながら、求められていることを察知して行動する「ドラえもん」のようなロボットの開発に役立つ研究で、５年後までに大学入試センター試験で高得点をマークし、１０年後には東大合格を目指す計画だ。 コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするのは得意だが、自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形などを理解するのが苦手だ。今年２月、米国の人気クイズ番組で人間のクイズ王２人に圧勝した米ＩＢＭのスーパーコンピューター「ワトソン」は、自然言語を理解するように開発されてはいるが、あらかじめ覚え込ませた本１００万冊分の知識以外のことには答えられない。 今回、研究グループは暗記だけでなく、論理的な思考が必要な大学入試に着目。最難関の東大
Try Gemini 1.5 models, our newest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window
『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出版します - Counterfactualを知りたい
Twitterでたびたび告知させていただいていますが、『施策デザインのための機械学習入門』という本を技術評論社さんから出させていただきます。紙版は8月4日発売（本記事公開の翌日）、電子版は7月30日にすでに発売されています。 gihyo.jp www.amazon.co.jp 本書の概要は次の通りです。 予測に基づいた広告配信や商品推薦など，ビジネス施策の個別化や高性能化のために機械学習を利用することが一般的になってきています。その一方で，多くの機械学習エンジニアやデータサイエンティストが，手元のデータに対して良い精度を発揮する予測モデルを得たにもかかわらず，実際のビジネス現場では望ましい結果を得られないという厄介で不可解な現象に直面しています。実はこの問題は，機械学習の実践において本来必要なはずのステップを無視してしまうことに起因すると考えられます。機械学習を用いてビジネス施策をデザイン
ハードディスクに関する4つの都市伝説
Googleが10万台のハードディスクを使用した結果、ハードディスクは温度や使用頻度に関係なく故障するという結論を出した恐るべきレポートに続き、CMU’s Parallel Data LabのBianca Schroeder氏が、「現実世界でのハードディスクの故障：平均故障時間100万時間とは一体どういう意味なのか？」というレポートを出しました。ハードディスクに関する以下の常識はいずれも根拠のないものだという内容です。 1.高価なSCSI/FCドライブの方が安価なSATAドライブよりも信頼できる 2.RAID5が安全なのは2台のドライブが同時に故障する確率がとても低いため 3.初期の故障しやすい時期を超えれば耐用年数に達するまで壊れないという信頼が高まる 4.ハードディスクメーカーのいうMTBF（平均故障間隔）はハードディスクドライブを比較するのに有益な尺度である もはや一体何を信じればい
この記事は「はてな民に確率の問題を出してみよう」の回答編です。 まずは、そちらをご覧ください。 思ったよりも多くの方が答えていたので、少しビビりぎみですが頑張って回答編を書きますね。 問１の解答 この問題は「モンティホール問題」と呼ばれ、非常に有名な問題です。 マリリン・ボス・サヴァントというIQが228(!!)の女性が解いた事で知られています。 彼女の解答からすれば、 司会者が自動車のドアがどれかを知っているならば、彼はドアを変更するべき。 自動車が当たる確率は、変更した場合が2/3、変更しなかった場合が1/3 となります。 これを同僚に話したところ 「おまえ俺を騙そうとしてんだろ、どっちも同じ確率だよ」 と信じれくれません、どんだけ信用ないんだろうな自分、ちょっと悲しくなりました。 そこで私の補足説明を 「扉を選びなおして「外れ」となるパターンは、1/3の確率で最初に選んだ扉が「自動車
米スタンフォード大が機械学習と人工知能に続き，自然言語処理と確率モデルの講義を一般公開 - nokunoの日記
表題の通り，米スタンフォード大が自然言語処理と確率モデルの講義のオンライン公開を始めるようです．Natural Language ProcessingProbabilistic Graphical ModelsNLPを担当するManning先生は，この分野では知らぬものはいない教科書「Foundation of Statistical Natural Language Processing」の著者でもあります．これは必見ですね． なお，以前から公開されていて既に講義や課題が始まっている機械学習と人工知能の講義はこちら．Machine LearningIntro to AI - Introduction to Artificial Intelligence - Oct-Dec 2011 スタンフォード大学のオンライン講義 - nokunoの日記ツイートする
import numpy as np import scipy from scipy.stats import binom %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'svg' import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns print("numpy version :", np.__version__) print("matplotlib version :", matplotlib.__version__) print("sns version :",sns.__version__) numpy version : 1.18.1 matplotlib version : 2.2.2 sns version : 0.8.1
![[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1c2288eb344765bc26ac66fb71d3ea3b95ee9641/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwayama.io%2Fimages%2Favatar.webp){kind=avatar}
98%の確率でお金がもらえるが、2%で死ぬボタン
(2009/9/19)ランキング機能を試験的に追加。後から色々調整します。 「もう押さないボタン」を押したときのみ登録できます。 多重書き込み対策 2:00頃に名前問題も解決しました。すみません。 (2009/9/15)「もう押さないボタン」を押したときに最高記録が保存されるようになる 重くなってきたのでロード画面追加 200回以上クリックしたときのメッセージがおかしくなるバグを修正 (2009/9/14)回数の履歴→回数と金額の履歴に変更 (2009/9/13)「もう押さない」ボタンで諦められる (2009/9/12)とりあえず公開
まったく最小二乗法は最高だぜ！な「イラストで学ぶ機械学習」を読み終えた。 - EchizenBlog-Zwei
「イラストで学ぶ機械学習」という機械学習の本を読んだので感想を書いておく。 なお本書にはMatlabのコードが書いてある場合があるけど、Matlabに詳しくないので読み飛ばした。 対象となる読者 あくまで私の主観だけど、以下のような人が読むと良さそうな感じ。 ・機械学習の基礎は知っている(パーセプトロンくらいは実装できる) ・機械学習の論文に出てくる用語が理解できる ・確率の基礎は知っている(条件付き確率とか、周辺確率とか) ・最適化の基礎は知っている(ラグランジュの未定乗数法がわかる) ・行列の演算がわかる(これはわからなくても適当に読み飛ばせば大丈夫かも) ・機械学習で知っておいたほうが良いことを手早く把握したい ・まったく識別関数は最高だぜ！と思っている ・損失関数について理解を深めたい ・正則化について理解を深めたい ・次元削減について理解を深めたい ・転移学習について理解を深めた
「神が存在する」と数学的に論理展開できるか？
「神は存在するか」という命題は、思想・学問・道徳に深く結びつき、何世紀にもわたって議論が繰り返されてきました。しかし議論に用いる言語が違ったり、論者の思想が違ったり、また議論が行われる時代が違ったりすれば、どうしてもバイアスがはさまれてしまい、論理的な結論には至ることができません。それならば、普遍的で偏りのない言語である「数学」を用いれば、神の存在、あるいは不在を証明することができるのだろうか？ということを取り上げたムービーを、Youtubeチャンネル「AsapSCIENCE」が公開しています。 Can Math Prove God's Existence? 「世界が合理的にデザインされているのは神がいる証拠だ」という主張がしばしばなされます。これほどまでに複雑で奇想天外な世界ができたのには確実に神の意志があると、信仰心のあつい人は考えます。 このような主張を「reductio ad ab
ソーシャルゲームのガチャは「確率操作」されていた プログラマーが暴露 1 名前：名無しさん必死だな：2012/05/14(月) 16:23:45.12 ID:+XyIQj4J0 コンプガチャ、カギはネトゲ廃人・搾り取り加減 「掲示板に『最後のカードが当たらない』って書き込みが殺到してる。次は少し当てやすくしてやろう」 東京・港区のソーシャルゲーム開発会社。冒険ゲームを管理するプログラマーの男性（３０）はパソコンのキーボードをたたきコンプガチャでアイテムが当たる確率を調整し始めた。 「『いいゲーム』と言えるかどうかは、どれだけアイテムを買わせるかにかかっている」と話す男性は、 「決め手は『ハイジン（廃人）課金者』に、いかに長く続けさせるかだ」と明かす。 （中略） 社内のコンピューターが課金状況を常時監視し、多い時で１時間に１回、メールでデータが届く。 「アイテム課金が足りない」「アクセスユー
■犯人逮捕前と犯人逮捕後の対処がなぜ同じなのか？ 和歌山県紀の川市で発生した小学５年生殺害事件の容疑者が逮捕された。週明けの本日、犯人逮捕後初の登校日を迎えたとのことで、以下のような報道が為されていた。 「事件の被害者が通っていた同学校の児童らはボランティアと警察官が見守るなか保護者同伴で登校しました。」 こういう悲劇的な事件が起こった後で、皮肉めいた記事を書くのは憚られるのだが、読者の良識を信じて誤解を恐れずに敢えて言わせていただくと、毎度のことながら、これはおかしいと思う。 通り魔事件や猟奇殺人事件が起こる度に、こういう報道…と言うよりも、事後対処が為されるのだが、犯人が逮捕されたということは、複数犯でもない限り、その地域はもう安全になったことを意味する。事件が発生したということもあって普段以上に物々しい雰囲気で警察官が巡回しているわけだから、日本中で最も事件が起こりにくい安全な地域に
この記事は、大塚淳『統計学を哲学する』（2020年、名古屋大学出版会）についての記事である。特に、哲学の観点から、本書における認識論への言及について論じる。 先に自己紹介をしておこう。私は数年前に大学院の修士課程を修了し、それ以降は特に哲学とは関係のない仕事をしている。大学では、学部・院を通して分析的認識論を勉強・研究していた。伝統的・非形式的な認識論のほうが詳しいと思っているが、形式認識論（特に確率を用いるベイズ認識論）についても関心を持っていて、博士課程に進んでいたらベイズ認識論を中心にした研究を行おうとも思っていた。数年前の記事になるが、私がどのようなトピックを学んでいたかは、現代の分析的認識論を紹介したこのブログ記事を読むとより把握できると思う。 踏まえて、以下の文章は主に哲学の視点からみたものになり、記述の大半は哲学的認識論に割かれている。帰納推論や因果推論などのトピックについて
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
東京電力は１７日、福島第一原子力発電所１～３号機で再び炉心が損傷する確率は、約５０００年に１回とする試算結果をまとめ、経済産業省原子力安全・保安院に報告した。 事故前の試算では１０００万年に１回としており、２０００倍も高くなった。保安院は、試算の内容を検証し、安定化の目標である「冷温停止状態」を維持するための施設運営に生かす。 損傷確率の計算は、原子炉の注水系統の故障、外部電源の喪失、大津波など７項目を想定。それぞれの原因で、１～３号機の一つに約２０時間にわたる注水の中断が起き、炉心損傷が起きる１２００度に達する確率を合計した。 項目ごとの確率では、大津波による炉心損傷が８０００年に１回と最も高く、次いで、注水系統の故障による炉心損傷が１万１０００年に１回だった。
今年のFortune誌の「もっとも賞賛すべき企業」にアップルが選ばれ、「もっともすぐれた経営者」にスティーブ・ジョブズが選ばれた――と聞いても、誰も驚かないだろう。しかし同誌のインタビューで、それにコメントするのをジョブスは拒否した。なぜかって？ インタビューした記者にもわからない。 ジョブズが、個人的にはとてもいやな奴だというのは、シリコンバレーでは誰もが知っている。彼は自分の創業した会社を追い出され、新しくつくった会社NeXTも失敗した。わがままで他人のいうことを聞かず、細かいことまで口を出す、普通なら最悪の経営者だ。そんな男が、なぜ世界一の経営者になったのだろうか？ それにいろんな理由をつけるのは、タレブのいう生存バイアスだ。たとえば1024人がサイコロ賭博をし、勝った者はそれを次回に賭け、負けた者は退出するとしよう。あなたが1万円を元手にして「半」だけに10回続けて賭けたら、1
大規模疎行列向けの行列分解ライブラリredsvdを公開しました． redsvd 大規模疎行列向けの特異値分解や主成分分析，固有値分解を行うライブラリredsvdを公開しました． 修正BSDライセンスで公開しており，コマンドラインから使える他，C++ライブラリが用意されています． 例えば，行と列数がそれぞれ10万，非零の要素が1000万からなる疎行列に対する上位20位までの特異値分解を約2秒で処理します． 特異値分解とか，使っている技術の詳細とか応用事例を以下に簡単に紹介しましたので，興味のある方は参考にしてください． 特異値分解とは まず行列を適当に復習します．行列Xの転置をX^tと表すことにします．またIを単位行列とし，Oを全ての成分が0である零行列とします．また，行列XX^t=IであるようなXを直交行列と呼びます．Xが直交行列の時，Xvはベクトルvを長さを変えずに回転させます．ここでは
なぜ“普通のオトコ”は、なかなか見つからないのか？
なぜ“普通のオトコ”は、なかなか見つからないのか？：仕事をしたら“恋愛のナゾ”が解けてきた（1）（1/6 ページ） 「結婚？ いまは考えられないけど、そのうちなんとかなるよ」と思っていたのは20代後半。そして30代半ばにもなれば、どうもうまくいかない自分に気づく。「あれ？ どうして彼女ができないんだろう。同級生は次々に結婚しているのに……」と。 「婚活」というキーワードは、いまだによく耳にする。会社の女性には声をかけにくいし、飲み会に参加しても、なかなかうまくいかない。こうした経験を何度も繰り返すことで、自信を失っている人もいるのではないだろうか。 しかし、あきらめてはいけない。ひとりよがりになるよりも、ここは戦略を練ったほうがいい。そこで結婚相談所でマーケティングを担当していた西口敦氏に、“恋愛力”をつけるヒントをうかがった。聞き手は、Business Media 誠編集部の土肥義則。
前の記事 自分を折り畳む折り紙マシン：「プログラム可能な素材」の研究 「利他的行動は戦闘で進化」：コンピューターモデルで分析 2009年6月 8日 Brandon Keim Image credit: Mary Jackes/University of Waterloo 戦場で、自己より他者を優先させる――石器時代の人々が交戦時にこの傾向を選択したことが、「利他的行動」の発達を加速させた可能性がある、という研究結果が発表された。 文化的進化と、集団間の競争を再現したコンピューター・モデルに、暴力に満ちた人類の初期時代の研究データを投入したところ、現代人的な行動とされる利他主義が、実際には血なまぐさい起源を持つ可能性が示唆されたというのだ。 「それが集団を戦いの勝利に導く場合には、利他的行動が強く支持される」と、サンタフェ研究所の経済学者で制度理論を研究するSam Bowles氏は話す。同氏
はじめに まさかのダイアリーもう一つ作ってみました。（い、いまさらー！！）*1 改めまして ちょうど今、調理冷凍食品からの農薬マラチオンの検出が話題です。 報道も加熱しておりますが、その中で「おやおや」と思うことがありましたので*2、何かわかりやすく説明できないかなー、と思ったのでやってみます。 はじめに：ppmとは parts per million の略。「100万分の」という感じです。 似たもので身近なのが%、(parts) per cent、「100分の」があります。こちらは日常的に使いますよね。ppmは%をさらに細かくしたもの、1% が10,000ppmとなります。 ホースでも羊羹でもなんでも良い、何か長いものを想像して、100個に切ったうちの一つが1%、もーーーっと細かく100万個に切ったうちの一つが1ppmという感じです。 で、このあたりの"なんとか分のなんとか"というものは
米ノースイースタン大学のコンピュータ科学部のGene Cooperman教授と大学院生のDan Kunkle氏が、3×3×3のルービックキューブをどのような状態からでも26手以内で揃えられることを証明した。これまでは27手以内が証明されている最少のソリューションだった。 3×3×3のルービックキューブ 「ルービックキューブは、SearchとEnumerationの問題に結びつく研究題材である」とCooperman氏。ルービックキューブのソリューションを導きだす過程は、AIからオペレーションに至るまで、様々な分野において異なったメソッドを比較検討する機会になるという。両氏は、大規模なテーブルを展開するために、7テラバイトの分散ディスクをRAMの拡張として利用。その上でルービックキューブのすべてのコンフィギュレーションをセット化し、1つの動きが全てのセットに与える結果を調べた。そのデータを基に
練炭自殺の現場にマンションを建てたらやっぱりヤバかった 大島てるが語る“あるオーナーの悲劇” | 「怖い話」が読みたい | 文春オンライン
私は平成17年（2005年）から、事故物件の情報提供サイト「大島てる」を運営しているのですが、こうした仕事をしていると、ときには事故物件のオーナーから「サイトでの掲載を取り下げろ」と強く抗議されることもあります。数年前、都内某所のあるマンションのオーナーからも、何度かそうした抗議がありました。しかし、その一件は後に予想もしていなかった結末を迎え、不幸な形で“解決”してしまうことになるのです――。（全2回の1回目／#2に続く） なぜ私は「大島てる」を立ち上げたのか？ そもそも、私が「大島てる」を立ち上げたのは、不動産業において「告知義務」を果たさない業者が少なくないからでした。告知義務とは、宅建業法で定められた義務の一つで、借り主（買い主）にとって心理的瑕疵となる事項がその物件にある場合、貸し主（売り主）は必ずそれを事前に告知しなければならない、とされているものです。 たとえば、前の入居者が
研究結果「メールの意図が正しく伝わる確率は5割」
研究結果「メールの意図が正しく伝わる確率は5割」 2006年2月16日 コメント： トラックバック (0) Stephen Leahy 2006年02月16日 同僚が今日送ってきたメールに、「働きすぎないで」と書かれていた。本気だろうか、それとも皮肉だろうか？ 自分ではわかっているつもり(たぶん皮肉だ)――しかし、間違っているかもしれない。 月刊誌『人格・社会心理学会ジャーナル』に発表された最近の研究によると、私が電子メールのメッセージの意味合いを正しく捉えている可能性は50％しかないという。この研究ではまた、人は受信する電子メールの意味合いを、90％まで正しく解釈していると考えていることもわかった。 「こうして、感情的な論争が勃発する」と、シカゴ大学のニコラス・エプリー助教授(心理学)は述べている。エプリー助教授は、ニューヨーク大学のジャスティン・クルーガー準教授と共同でこの研究を実施し
パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測† This is a support page for the Japanese edition of "Pattern Recognition and Machine Learning" authored by C. M. Bishop. 本書は，Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」の日本語版です．上下2巻の構成です． パターン認識や機械学習の各種のアルゴリズムや背後の考えについて，ベイズ理論の観点から解説した教科書です． 基礎的な線形モデルから，カーネルトリック，グラフィカルモデル，MCMCなどの発展的な話題までをバランス良く収録しています． 数式による形式的な記述だけにとどまらず，豊富なカラーの図による直観的な説明もなされています． 本
random()とrandom()*random()はどっちがランダムか？ | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
今日のコンピュータ界を動かす18世紀の確率論 今日のコンピュータ界をリードする権威ある数学者の１人であるThomas Bayes（トーマス・ベイズ）は、他の数学者と一線を画する。ベイズは神の存在を方程式で説明できると主張した人物だ。そんな彼の最も重要な論文を出版したのはベイズ本人ではなく他人であり、また、彼は241年前に亡くなっている。 ところが、なんとこの18世紀の聖職者が提唱した確率理論が、アプリケーション開発の数学的基礎の主要な部分を占めるようになっているのだ。 上記数式はベイズの定理を示したものである。難解な記号の羅列に見えるかもしれないが、大雑把に言うと何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができるということだ。研究者はこの考え方を遺伝子研究から電子メールの選別にまで応用しようとしている。 ベイズ定理の数学的な詳細説明はミネソタ大学のウェブサイトに掲載されて
エンリコ・フェルミ 「富士山を動かすのには何年くらいかかるか」「日本に蚊は何匹くらいいるだろうか」「長野に蕎麦屋は何軒くらいあるだろうか」 こんなことを聞かれても、答えはなかなか見つかりませんし（最近はネットで「フェルミ推定」と入れると出てきたりしますが）、ちょっと試してみるというのも困難です。そこで、仮定や推定をいくつも組み合わせて「概ねどのくらいになるか」ということを見積もることが必要です。このような問題を物理学者のエンリコ・フェルミにちなんでフェルミ推定（あるいはフェルミ問題）といいます。 エンリコ・フェルミは1901年にイタリアで生まれ、1938年にノーベル物理学賞を受賞しました。フェルミは妻のローラがユダヤ人であったため、ムッソリーニ政権下のイタリアには戻らず、ノーベル賞を受賞したストックホルムから、そのまま家族とともにアメリカに亡命し、コロンビア大学で物理学教授の職を得ます。そ
竹中平蔵さんのtweetが大分叩かれているようです。 http://togetter.com/li/133823 この87％という確率はBPT分布に従って算出されています。*1 http://www.asahi.com/national/update/0507/TKY201105060460.html によると、直近の東海地震は1854年の安政東海地震で、さらに周期は100-150年と考えられているとのことです。 つまり、下記の図（正確ではありません。ラフなものです）の、 (青色部分の面積)÷（(青色部分の面積)＋(黄色部分の面積)）が 0.87 であるということです。 このように、一様な分布ではないため、たとえば直近の１年間に東海地震が起きる確率は、(87% ÷ 30) よりも大きいものになります。 逆に、今から29年後から30年後までの１年間に東海地震が起きる確率は、(87% ÷ 30
岩波データサイエンス
岩波データサイエンス サポートページ 各巻に対応する内容は，上のバーの３本線「三」をクリックして左に表示されるメニューからご覧ください （トップページの内容が空白の場合も，メニューで下位の階層をクリックして頂くと内容が表示される場合があります） 新グーグル・サイトに移行しました．自動変換のため，見難くなっている部分，表示されない部分がありますが，ご容赦ください シリーズ「岩波データサイエンス」では、統計科学や機械学習など、データを扱うさまざまな分野について、多様な視点からの情報を提供することをめざします。まったくの初歩からやや高度な話までのいろいろな手法の解説、実務に役立つソフトの使い方、さらには各領域のサイエンスや応用に踏み込んだ内容まで、多彩な記事を掲載します。 装丁には蛯名優子さんの作品を使わせて頂いています。蛯名さんのホームページはこちらです。 【公式ツイッターアカウント】ツイッタ
簡易検査はするべきではない？ 北秋田市の病院でインフルエンザの集団感染があった。簡易検査では陰性だったが死亡した患者もいたと報道された*1。インフルエンザ迅速診断キットの感度は高くない、つまり、インフルエンザに感染していても検査結果で陰性と出やすいことはよく知られている。あらゆる検査と同様に、インフルエンザの簡易検査は感度・特異度を理解の上に使うべきである*2。当たり前の話。しかし、まれに、インフルエンザの患者に対して、簡易検査をするべきではない、簡易検査をする意味は何もないと誤解している人もいる。 ■Open ブログ: ◆ 簡易検査による死者増加*3 要するに、簡易検査をする意味は、何もない。 ・ 検査で陽性ならば → 抗インフルエンザ薬の投与 ・ 検査で陰性ならば → 抗インフルエンザ薬の投与 （様子見、は間違い。） つまり、どっちみち、「抗インフルエンザ薬の投与」である。投与するか否
順番を決めたり当番を決めたりと、物事を公平に決める際に何かと使える「じゃんけん」。大切な勝負で負けたくないという人のために、じゃんけん必勝法を集めてみました。 ■ 世界じゃんけん協会の“7ヶ条” 一見“運次第”に思えるじゃんけんの勝敗ですが、勝つ確率を上げるさまざまなテクニックがあるようです。 ▽ http://motezemi.livedoor.biz/archives/50036341.html ▽ じゃんけんに勝つための7つのテクニック - GIGAZINE ▽ World RPS society カナダに本拠を置く世界じゃんけん協会（WRPS）では、じゃんけんに勝つための7つのテクニックを次のように挙げています。 1.初心者にはパーを出す じゃんけん初心者にはグーを多く出す傾向があるため、パーを出すと勝てる確率が高い 2.ベテランにはチョキを出す じゃんけんに強いベテランはグーを出
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
人工知能に受験の試練…１０年後の東大合格目標 : 科学 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
Google Prediction API — Google Developers
【回答編】はてな民に確率の問題を出してみよう - Pashango’s Blog
[確率思考の戦略論] 1.確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
ソーシャルゲームのガチャは「確率操作」されていた プログラマーが暴露 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
ロジカルシンキングができない人々【論理よりも感情が優先される国】 - 生きた経済ブログ
大塚淳『統計学を哲学する』について - mercbeinpのブログ
Interpretable Machine Learning
再度の炉心損傷確率、５千年に１回…東電試算 : 科学 : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
スティーブ・ジョブズの「まぐれ当たり」 - 池田信夫 blog
行列分解ライブラリredsvdを公開しました - DO++
「利他的行動は戦闘で進化」：コンピューターモデルで分析 | WIRED VISION
マインスイーパで考える濃度のおはなし - ふーど／さいえんす
26手以内でルービックキューブは揃う!! 米研究者が証明 | ホビー | マイコミジャーナル
PRML - 朱鷺の杜Wiki パターン認識と機械学習 - ベイズ理論による統計的予測
グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論:スペシャルレポート - CNET Japan
ビジネスのための雑学知ったかぶり フェルミ推定
http://www.bi.a.u-tokyo.ac.jp/~tak/index.html
地震の発生確率について - LibrePDMの日記
インフルエンザ診断ゲームで学ぶ検査閾値と治療閾値 - NATROMのブログ
困ったらパーを出せ？ ここぞという勝負で使いたい「じゃんけん必勝法」 - はてなニュース