米ジョージア州アトランタで現地時間9月13日午後、高速道路を走っていたゲーム会社のトラックから、21万6000個のボードゲーム用ダイスが散乱する事故があった。 （画像はYouTubeより） 海外メディアKotakuの報道によると、事故があったのはアトランタにある州間高速自動車道75号線。ジョージア州を拠点にボードゲームやビデオゲームを製造するTrivium Studiosのトラックがカーブで急ハンドルを切った際に、2020年初頭に発売予定の新作ボードゲーム用に輸送していたChessex社製ダイスの半数、約21万6000個を道路上にぶち撒けてしまったという。 散乱したダイスは、アトランタHERO（Highway Emergency Response Operators）や地元警察官によって、ホウキやスコップで片付けられた。Trivium Studiosの代表者は、「けが人が出なかったのは不幸
お年玉の金額を「サイコロを3個振らせて出た目の積の100倍あげる」というルールで決めている「期待値4300円くらいだし教育できてお得」
ピエール手塚🍙 @oskdgkmgkkk お年玉、結構前から、あげる相手にサイコロ３個振らせて、出た目の積の百倍あげるって約束をして、最大２万１千６百円のお年玉ギャンブルをするんだけど、一万円とかあげてる爺婆よりも、おれの期待値数千円の方がいつも盛り上がるので、お得だなと思っている。 2023-01-02 17:41:01
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
ときおり自分のことを『私(俺)、雨女(雨男)なんだよなー』とかいう人がいるが そういう人はパートナーに選ばない方がいい。 勿論人に雨や晴れを呼び込む力等ないので、雨女だろうが晴れ男だろうが そんなものは存在しなんだが、問題はそこではない。 雨女/雨男と自分のことを言う人間は『不満をみつけがちな人間』である可能性が 非常に高いのである。かつ、それを根に持ちがち。 因みに日本で雨の日は年間だいたい35％くらいらしい。 雨女/雨男という自覚の人は、悪いことや不満を感じやすく、かつ自分のことは 運が悪いと感じがちな傾向があると思う。自分は運が悪いと思う人は 『自分の能力や待遇にたいして思うような結果が得られていない』という心理の 裏返し的な面もあり、謙虚な風にみえて、他罰的・他責的傾向が強い。 そういう人をパートナーに選ぶと日常的にも不満が多く一緒にいて苦労が多くなるのだ。 反対に『自分は晴れ男/
宝くじの話なんだけど、「この売り場から高額当選が出ました」って売り場に書かれてることがあるじゃん？ あれってよく考えたら、一度高額当選が出たら次は出にくいってことにならないか？ 確率論で考えたら同じ売り場で何度も高額当選が出ないよな？当たりは偏らないはずだから。 だから逆に、高額当選が出てない売り場で買うべきでは？ まあ売れてる枚数にもよるんだろうけどさ。 【追記】 例えばさ、宝くじが100枚あって1枚だけ当たりだとする。 それを宝くじ売り場AとBに50枚ずつ配る。 過去10回行って、Aでは7回、Bでは3回当たりが出たとする。 すると次の回は、売り場Bで当たりが出そうじゃない？違うの？ 【さらに追記】 「ギャンブラーの誤謬」という言葉を知りました。 まだ理解はできてないけど、なんとなく分かった気がします。ありがとうございます
「ワクチンが効かない変異株出現の可能性もある」と佐藤氏は指摘する ※写真はイメージ (c)朝日新聞社 佐藤佳（さとう・けい）／山形県出身。京都大学大学院医学研究科博士課程修了。医学博士。日本ウイルス学会杉浦奨励賞、文部科学大臣表彰若手科学者賞など（写真：本人提供） 新型コロナのデルタ株が猛威を振るうなか、同等の感染力を持つとされるラムダ株が空港検疫で検出され、新たな変異株襲来の可能性に警戒感が高まっている。次々に出現する変異株の特徴や、感染の今後の見通しについて、ウイルス研究の専門家で、新型コロナ研究コンソーシアム「G2P－Japan」を主宰する、東京大学医科学研究所の佐藤佳准教授に聞いた。 【データ】発熱、頭痛だけじゃない！ワクチン接種後に確認された副反応と割合はこちら ――佐藤氏が主催する研究で、日本人の6割がデルタ株に対する免疫反応を十分に起こすことができない可能性があるという結果が
「全数調査なら何でもわかる」という誤解 - 間違えがちな母集団とサンプリングそしてベイズ統計 - - ill-identified diary
この文章は pandoc-hateblo で tex ファイルから変換しています. PDF 版はこちら 2021/10/15 追記: 後半のベイジアンブートストラップに関する解説はこちらのほうがおそらく正確です ill-identified.hatenablog.com 概要挑発的なタイトルに見えるかも知れないが, 私はしらふだしこれから始めるのは真面目な話だ — 正直に言えばSEOとか気にしてもっと挑発的なタイトルにしようかなどと迷ったりはしたが. 「全数調査できれば標本抽出の誤差はなくなるのだから, 仮説検定は不要だ」という主張を見かけた. いろいろと調べた結果, この問題を厳密に説明しようとすると最近の教科書には載ってない話題や視点が必要なことが分かった. ネット上でも勘違いしている or よく分かってなさそうな人をこれまで何度か見かけたので, これを機に当初の質問の回答のみならず関
統計学を哲学する « 名古屋大学出版会
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか？ 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章（抜粋） 目 次 序 章 統計学を哲学する？ 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
超巨大高性能モデルGPT-3の到達点とその限界. この記事では、超巨大言語モデルGPT-3の技術的な解説、GPT-3達成したことと… | by akira | Jul, 2020 | Medium
この記事についてこの記事ではGPT-3[1]の解説をします。内容のサマリは以下の通りです。 GPT-3の前身であるGPT-2では、巨大なデータセット＋巨大なネットワークで言語モデルを構築し、各タスクで学習させなくても良い結果が得られた。GPT-3では、さらに巨大なデータセット＋さらに巨大なネットワークで言語モデルを構築し、数十のサンプルを見せると凄く良い結果が得られた一方、様々なタスクに言語モデルのスケールアップのみで対応することへの限界が見えてきた。人種、性別、宗教などへの偏見の問題や、悪用に対する課題もある。この記事の流れは以下の通りです。 Transformer, GPT-2の説明GPT-3のコンセプトと技術的な解説GPT-3ので上手くいくタスクGPT-3で上手くいかないタスク偏見や悪用への見解 Transformerまず、GPT-3の前身となったGPT-2に入る前に、その中に使われ
宝くじって詐欺だよね？（追記あり）
年末ジャンボで毎年騒いでるの見てて思ったんだけど、宝くじって国がやってる詐欺なんじゃないの？ 当たる確率がすごく低くてほぼ損するのに、国を挙げて宣伝してるよね？ これって国が詐欺してるのと同じだよね？ 外れたお金を福祉とかに使うから許されるって意見もあるけど、 そういうのは税金でするべきだよ まだ競馬やTOTOやオートレースの方がマシ 予想できるからさ でも宝くじの番号なんて予想できない 運の要素がデカすぎる つまり、宝くじは詐欺なんだよ 今からでも禁止するべき 国民をバカにするんじゃねえって思うよ （追記） たくさんのご意見ありがとうございます 詐欺は言い過ぎでした。申し訳ありません。「優良誤認では？」という意味合いで使っていました。宝くじは詐欺ではありません 正月から勉強になりました 今後は宝くじのお金はNISAなどに投資しようと思います
「確率」についてご指摘いただきました｜深沢真太郎 ビジネス数学・教育家 作家（34冊／小説・ビジネス書・教育書）
ビジネス数学教育家・深沢真太郎です。 7年前に書いたSPI対策本の中で、確率に関する記載内容に数学的な誤りがあるのではと突然twitterでご指摘をいただきました。 まずはご指摘に感謝いたします。ご本人にもそのようにコメントをお返しいたしました。 厳密性の必要な数学を論じる場面において「間違い」の議論が生じる発信が（書籍に）あったことはよくないことだと思います。この点については落ち度があると考えます。申し訳ございません。書籍ですから、不勉強である部分は確認し、内容は精査して改訂できるようであればそのように検討したく存じます。 ありがとうございました。 ＜追記 2021.3.4＞ 該当する書籍の内容についてお詫びと訂正について出版社と協議いたします。配信型授業の中で類似した内容の言及をしておりますので次回の配信にてお詫びと訂正をする予定です。自身の勉強不足により初学者向けの媒体で正しくない情
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シリーズ一覧
確率とともに生きる – sociologbook
新型コロナウィルス、というものが流行っていて、この春はすべてのイベントが中止や延期になり、公的な施設には閉鎖されるところもでてきて、学校も全国で一斉に休校にするかどうかという話があり、そのわりには朝の満員電車はあいかわらずで、それからやっぱりデマもとびかっている。 ドラッグストアやコンビニの店頭からマスクが消え去り、さらにトイレットペーパーがマスクと同じ材料で、もう中国から入ってこなくなるので売り切れるだろうというデマがひろがって、トイレットペーパーも店頭からなくなった。コストコに長蛇の列ができたとか、対応していたドラッグストアの店長が鬱になったとか、そういう記事をたくさん読んだ。 いったい誰がどういう意図で流すのか知らないけど、30度ぐらいのぬるま湯を飲むと熱に弱いコロナが死ぬ、というデマもかなり広がって、さすがにこれは笑った。体温より低いやん。 まあ、しかし笑えない。若年者の致死率は低
確率というのものは、数学的構造としては面積とほとんど全く同じなんですよね。 つまり、重なっていない土地の面積は足すことができるとか、重なっている土地を合わせるときは重複を差し引かないと合計面積にならないとか、そういうことです。 普通の意味での面積との違いは「全体の面積は1」ということだけです。 （これを測度論的確率論と言います。より詳しく言うと物理的な面積にとって意味のある測度はルベーグ測度ですが確率空間の場合はそれに限らないため、無限要素数や連続体濃度が関わってくるときに違いが出てくるわけですがまあそれは普通は考えなくていいことです。） 面積とほとんど同じ意味しか持たない確率という構造それ自体に「ある特定の家族の子供が女である確率」とか「家族を100組集めてきたときの頻度として子供が女である確率」とかいう意味を自然に持たせることは不可能です。 そこはユーザーが別途やるしかないわけです。具
須藤元気 on Twitter: "外国製の新型コロナの簡易検査キットで検査をしてみました。結果は陰性。 感想…100%厳密ではないですがひとまず安心。自分が「隠れコロナかもしれない」という不安があったのが払拭されました。多くの人がこの様な不安があると思うので政府はマスクより検査キットを配る方がいいなと感じました。"
外国製の新型コロナの簡易検査キットで検査をしてみました。結果は陰性。 感想…100%厳密ではないですがひとまず安心。自分が「隠れコロナかもしれない」という不安があったのが払拭されました。多くの人がこの様な不安があると思うので政府はマスクより検査キットを配る方がいいなと感じました。
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えているパラメータは人力抽出この3点はヤバさのハッピーセットなんやが、未だにknoa氏を有難がろうとしてる連中は、それが分からんのやろなーって思ったわ。 こんなもんをそこそこの理系大学で卒業研究として出そうとしても、担当教授に卒業可能な研究成果として認められない程ハチャメチャなんや。 再検証性がある数理モデルが公開されてないこれは何度も指摘されてる訳やが、予測モデルが存在しなければ誰にも再検証できないし、予測の尤もらしさが検証できない。例えばや、毎日我々が参考にする天気予報にも、当然やが予測に用いた数理モデルが存在する訳や。 それを元にスパコンで計算して過去の例と付き合わせ、予測精度や誤差まで検証したうえで、「こんな感じの精度のモデルをつこうてるから、参考にすべきところは参考にしてな」って予報を日々公開してるんやな。 可笑しいと思っ
科学の世界に革命をもたらしえる力──『因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか』 - 基本読書
因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか 作者:ジューディア・パール,ダナ・マッケンジー文藝春秋Amazonこの『因果推論の科学』は、その名の通り因果推論について、その先駆者の著者が書いた一般向けのサイエンス本である。とはいえ、大半の人の反応は「因果推論ってなんなんだ」であろう。僕も何もわからぬまま読み始めたが、著者がこれは「科学の世界の革命」であると自賛するだけのことはある概念であることはすぐにわかった。 その一方、相当に難しい、とっつきづらい概念でもあり、いかな一般向けの著作といえども本書を読んで理解するハードルは他のサイエンス本と比べても高いといえるだろう。数式も出てくるし、統計学の用語もぽこぽこ出てくるので、素人がスルスルと読み通せる本ではない。とはいえ根気強く読んでいけば理解できるように書かれているし(数式自体は別に読み飛ばしても問題はない)、理解すれば因果推論の科学がいか
理数弱 @duwaaa_uts1 1/2と答えたのは、女部屋が2組あることを読み逃していて(ケアレス)、｢女がいる部屋は2部屋、そのうち男女部屋は1部屋。だから確立1/2｣と考えたのだけど、女部屋が2部屋だとしても俺の理論で考えたら間違いだった。 思いの外ツイートが伸びてたので解答あげときますね pic.twitter.com/Bwbpubugdv 2023-09-11 17:02:04
1000本の見た目がまったく同じワイン入りの瓶がある
その中に1本だけ毒入りのワインの瓶が入っている その毒はほんの一滴でも飲むと確実に死ぬ ただし遅効性の毒で、死ぬのは10～20時間後の間のどこかのランダムなタイミング それを死んでもいい奴隷を使って毒入りのワインを1000本の中から見つける 24時間以内に見つけないといけない 最低何人の奴隷を使って見つけることができるか(死ぬ人数ではない) 最小人数を考えてほしい
『木内印刷は凄かった』コミケを出禁になった伝説の印刷所（倒産済み）の思い出話「独特の匂いがしたので木内か、とわかる」
暗黒通信団💙C99-31東M47b @ankokudan 木内印刷は凄かった。まともに本ができる確率が２割程度のため、毎回完成予定日に龍ケ崎市まで車で乗り付けて、３人がかかりで全数チェックし、大体の場合、一部刷直しになるのだ。もちろん刷り直しではコミケに間に合わないので、その分を見越して多めに発注するのがスキルである。やがて倒産した。 twitter.com/kyosyo/status/… 2019-12-24 18:27:26 暗黒通信団💙 @ankokudan Japanese DOJIN community. WikiJA: goo.gl/7twLUp WikiEN: bit.ly/2OrK4r8 RTbot: @ankokudanbot Ojosama: @ankoku_ojosama Twpf: twpf.jp/ankokudan RT/Fv≠agree ankokudan.
輸送問題と呼ばれる問題があります． この問題は，普通は線形計画法やフローのアルゴリズムを使って解かれます． この記事では，この輸送問題を近似的に行列計算で解くアルゴリズム（エントロピー正則化 + Sinkhorn-Knopp アルゴリズム）を紹介します． 輸送問題とは アルゴリズム 得られる解の例 なぜこれで解けるのか？ 競プロの問題を解いてみる 機械学習界隈における流行 まとめ 輸送問題とは 輸送問題とは以下のような問題です． 件の工場と 件の店舗からなる，ある商品の流通圏があるとする． 各工場には 個の在庫がある.． 各店舗では 個の需要がある． 在庫の総和と需要の総和は等しいとする （すなわち ）． 工場 から店舗 に商品を一つ運ぶためには の輸送コストがかかる． 各工場 から各店舗 への輸送量 を適切に決めて，各店舗の需要を満たしつつ輸送コストの総和を最小化せよ． 輸送問題は最適化
「ピータースのコイントス」は「大勢の参加者の平均」を求めると必ずプラスになる賭け事に見えるのに、実際に何度も挑むと大敗を喫することになる魔のコインゲームです。ピータースのコイントスを考案したオーレ・ピータース氏は、当該ゲームの恐ろしさが一発で分かるシミュレーターを公開しています。 The infamous coin toss – Ergodicity economics https://ergodicityeconomics.com/2023/07/28/the-infamous-coin-toss/ ピータースのコイントスのルールは以下の通り。 ・所持金は100ドルからスタート ・コインを投げて表が出たら所持金の50％を追加でもらえる ・コインを投げて裏が出たら所持金の40％を没収される ・コイントスは何回繰り返してもOK ルールをパッと読むと「もらえる割合の方が没収される割合よりも大き
激安サイコロは正確なのか7500回振って確かめた
Amazonでサイコロが売られていた。大量に入っているので、1個当たりの値段に換算したら相当お安いのではないか。 ただ一点、気になるのは精度だ。理想的にはすべての面が1/6の確率で出るはずだけど、本当にそうなるんだろうか。 「安かろう悪かろう」という言葉があるが、お安いサイコロってどれくらい正確なんだろう。やっぱりサイコロにもピンキリってもんがあるんじゃないの？！調べてみた。
岩田健太郎 K Iwata, MD, MSc, PhD, FACP, FIDSA, CIC, CTH on Twitter: "仮に事前確率1%の場合、感度70%特異度99%の検査で陽性だと事後確率は41.4%半分以上間違いです。陽性でも感度は関係あるのです。いいですか。疑ってない無症状の人にコロナPcRしちゃダメですよ。"
仮に事前確率1%の場合、感度70%特異度99%の検査で陽性だと事後確率は41.4%半分以上間違いです。陽性でも感度は関係あるのです。いいですか。疑ってない無症状の人にコロナPcRしちゃダメですよ。
モンティ・ホール問題の増田が上がっているのを見て、前に聞いた面白い話を書いておく。掲題の問題を見て、「そんなの考えるまでもないじゃないか、1/2だ」と思った人は少し考えてみて欲しい。 子供が2人いる時、男女の組み合わせのパターンは下記の4通り存在することは分かるだろう。 パターン1 男-男 パターン2 女-女 パターン3 女-男 パターン4 男-女 このうち、片方が男であることが示されているので、パターン2は可能性としてなくなる。残る3パターンで、片方が男であるとき、もう片方が女であるパターンは2パターンある。よって、タイトルの答えは「2/3」である。 数学の問題って直感と違うことがあるよね、というお話。
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 情報処理学会が会員向けに月刊で発行する学会誌「情報処理」の2019年1月発行分（60巻2号）で「情報学者が競馬予想に踏み出すときに知っておくべきこと」と題した解説記事が掲載された。公立はこだて未来大学の寺沢憲吾准教授が、AIを活用して利益が出る馬券を買うために考慮しなければならない競馬予想に関することが記されている。ここでは、その内容を簡潔に紹介したい。 馬券には多様な賭け方が存在するが、ここでは単勝式を中心に説明している。単勝式の馬券は、どの馬が1着になるかを当てるもので、予想が的中すれば購入金額×オッズ（倍率）の払い戻しが行われる。オッ
羽生九段はなぜ「勝率94％」で投了したのか 将棋AI“進化”のジレンマ 棋士の本音は・・・開発責任者の秘策は「神の手」（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース
2020年のクリスマス。豊島（とよしま）将之竜王と羽生善治（はぶよしはる）九段という黄金カードで、その“事件”は起きた。 対局の中継画面上に表示されるAIの「勝率」（どちらがどれだけ優勢かをパーセンテージで示したもの）で94％という圧倒的な優勢を築いていたはずの羽生九段が、突然、投了（負けを認める）したのだ。 AIがほぼ勝ちだと判断しているのに、対局者本人は負けだと認識していた・・・ 実はこれほど極端ではないものの、AIと、人間の棋士の“形勢判断”が大きく食い違うケースが増えているという。 藤井二冠の「AI超え」が新語・流行語大賞にノミネートされるなど、いまや将棋観戦に欠かせない存在となった将棋AI。進化を続ける、その将棋AIが抱えるジレンマと、解決の秘策について関係者に話を聞いた。 [誰もが驚いた終局] 豊島竜王が激戦を制す!（ABEMAビデオ） 「負けました・・・」 羽生九段が頭を下げ
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
運が通れば道徳は引っ込む『不道徳的倫理学講義』
たとえば、高速道路に「たまたま」飛び出した人をはねて死なせてしまったとする。ドライバーは「注意して運転していれば避けられたはず」として、過失の度合いが図られる。 あるいは、通勤中、「たまたま」通り魔に襲われたとする。「過失」を無理やり探すなら、その道を選んでしまったことになるのだろうか。 この「たまたま」が厄介だ。 それまでの善行・悪行に関係なく、「たまたま」悪い目に遭う。悪い結果になっていないのは、偶然に過ぎないのに、結果が「たまたま」悪ければ、悪い原因が遡及される。 理想の世界では、善人には報酬が、悪人には報復が与えられる。災厄に見舞われた人には埋め合わせとする幸福が与えられる。 だが、現実は違う。善悪と幸不幸が同期しない。現実は、むしろ運に左右される。そのため、善悪を語る場から、運を排除しようとする。 宗教や神話は、「神意」や「天命」と呼ばれる神の意志＝運命を取り入れ、前世や来世の因
PTAでくじ引きの順番を決めるくじ引きという無駄な行為に付き合わされましたが、他人に確率を教えるより無駄な抽選をする方が遥かに早いということで理解しました
筒井.xls@エクセル関数擬人化本著者 @Tsutsui0524 PTAでくじ引きの順番を決めるくじ引きという無駄な行為に付き合わされましたが、くじを引く順番に文句を言う人(後の人が不利とか言う)に確率を教えるより無駄な抽選をする方が遥かに早いということで理解しました 2021-12-30 09:33:33
機械学習アルゴリズムの学習法
TL;DR 機械学習のアルゴリズムには詳しくなりたいけど実装はしない、という立場の人向けの学習資料まとめ 知人向けで、具体的には同僚医師がターゲット読者（めちゃ狭い！）だが、一定度他の人にも役に立つかも 改めて色々眺めてみてやっぱり大学の講義は質の高いものが多いと思った 知人が機械学習のアルゴリズムを学びたいと言っているので、オススメの資料などを見繕ってみるブログエントリ。 機械学習への関わり方を雑にアルゴリズムと実装で分けた場合に、アルゴリズムには詳しくなりたいけど実装をするわけではない、という立場の人向けである。 このようなタイプの人はそんなにいないと思うけど、具体的にはドメインエキスパートとして機械学習エンジニアと一緒にアルゴリズム・データ改善に取り組んでいて、アルゴリズムでどんなことをやっているかをちゃんと理解したい、みたいなのが一例となる。 なんとなくのイメージ的な理解だけだと、
5台に1台の割合で不良品が含まれる製品があるとする。
この製品を5台購入したときに不良品が含まれる確率は何パーセントか。
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。
『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
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}
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
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
オーストリア政府は、国内の新型コロナウイルスの感染者を推定するため無作為に選んだ1500人余りにウイルス検査を行ったところ、全体のおよそ0.3％が陽性となり、実際の感染者は公表していた数の２倍以上に上るとみられるとする調査結果を発表しました。オーストリア政府はこうした調査は感染者の数を推定するうえで、今後ヨーロッパのモデルになるとしています。 それによりますと、全体のおよそ0.3％が陽性と判定され、分析の結果、この時期に少なくとも１万200人、最大で６万7400人が感染していた可能性があることがわかったということです。 オーストリアの人口はおよそ890万人で、政府は最も可能性が高い数字として、この時期におよそ２万8500人が感染していたと推定しています。 当時医療機関などで確認されていた感染者はおよそ１万2200人だったことから、政府は、実際に感染していた人は公表の２倍以上に上るとみられる
Ayuha on Twitter: "ウェザーニュースを配信しているウェザーニューズ社が、「気象庁よりも予報の的中率が高い」と宣伝しているけれど、使っている指標が「降水捕捉率」。これは「実際に雨が降った時に、それを予報していた確率」なので、要は毎回雨が降ると言っておけ… https://t.co/7D78A4efjx"
ウェザーニュースを配信しているウェザーニューズ社が、「気象庁よりも予報の的中率が高い」と宣伝しているけれど、使っている指標が「降水捕捉率」。これは「実際に雨が降った時に、それを予報していた確率」なので、要は毎回雨が降ると言っておけ… https://t.co/7D78A4efjx
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おそらく人類史上最大のダイスロール。21万6000個のサイコロが高速道路にぶち撒けられる
カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog
雨女/雨男と自覚しているやつを結婚相手に選ばない方がいいという話
【追記あり】「この売り場から高額当選が出ました」って、確率論で言うと「次は出にくい」ってことにならないか？
都内のコロナ陽性率20％超えは「はっきり言って異常」 ウイルス研究者が警告 | AERA dot. (アエラドット)
確率というのものは、数学的構造としては面積とほとんど全く同じなんです..
再検証性がある数理モデルが公開されてない 毎週計算方法を変えている ..
「なんだよこのいかがわしい旅行は」女性5人と男性3人のグループで4つの部屋に泊り…確率の問題の設定が想像を掻き立てる
輸送問題を近似的に行列計算で解く（機械学習への応用つき） - 私と理論
一見すると絶対もうかるように見えるのに挑み続けると大敗する魔のコインゲーム「ピータースのコイントス」
ある夫婦に2人子供がいる。片方の子が男であるとき、もう片方が女である確率は？
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