北関東の知事が猛反発 「魅力度」はこう決まる
都道府県の「魅力度ランキング」調査が今年も始まった。民間調査会社「ブランド総合研究所」（東京）がインターネット上で実施しており、１０月に結果の公表を予定している。例年調査結果をめぐっては、下位に位置付けられた県の知事らが調査手法を問題視し反発するなど、物議をかもしてきた。そもそも魅力度ランキングとは一体どんな調査で、どの程度信用できるものなのだろうか。 怒る北関東「緻密さに欠けるランキングであり信頼性がないと思う。『本県に魅力がない』という誤った認識が広がることは、県民の誇りを低下させ、経済的損失も伴うゆゆしき問題だ」 今年７月１５日、群馬県の山本一太知事は定例記者会見でこう述べ、「魅力度ランキング」を厳しく批判した。 群馬県は昨年の調査で下から７番目の４０位に位置付けられた。山本氏はランキングそのものに疑問を呈し、県庁内で検証を開始した。約１年かけ検証結果を取りまとめたことを受け、冒頭の
【文春オンライン「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意】の記事を読んで｜ppp
【文春オンライン「ChatGPTには逆立ちしてもできないことがある」平井鳥取県知事が誤解覚悟で「使用禁止」を訴えた真意】の記事を読んで ■5/22追記 投稿したのは数日前なのに、なんだこれ？ ちょっと怖い。 ■はじめに 日曜日、chatGPT-4（以下「GPT」）のプロンプトや拡張機能を色々と試していました。また、GoogleのBardも使えるようになっていたので、素人なりに試行錯誤していました。 朝から何時間も試行して疲れたので、ちょっと気分転換にTwitterの”おすすめ”に流れてくるツイートを漫然と見ていました。 すると、見出しの記事が流れてきました。別に私は鳥取県知事に対して好意も悪意もない・・・というか、あの時おすすめツイートが流れてこなければ、他組織の首長のインタビューを読むことは恐らくなかったでしょう。北海道知事や沖縄県知事が何をしようと関心ないし、それと同じ程度に関心ないも
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者を対象として2020年8月から2021年10月まで実施した多施設共同プラセボ対象無作為化二重盲検医師主導治験（CORVETTE-1）の主要評価項目において、イベルメクチン単回投与群（200 μg/kg）とプラセボ投与群との間に統計学的有意差を認めなかったことをお知らせいたします。本試験の詳細な結果につきましては、現在論文投稿中であることを併せてお知らせいたします。本試験にご協力いただきました患者様と医療関係者をはじめとした関係者の皆様に心よりお礼申し上げます。 北里大学病院 病院長 髙相晶士 問合せ先 北里大学病院 事務部 〒252-0375 神奈川県相模原市南区北里1-15-1 電話番号：042-778-7785
優生思想と伴走した知能検査（立命館大学総合心理学部教授：サトウタツヤ） #誘惑する心理学｜「こころ」のための専門メディア 金子書房
知能検査は個人を理解し、必要な支援を提供するのに役立ってきました。しかし、知能検査は、そもそもの開発者の意図から離れて使われたという過去もあります。社会にとって、知能検査とはどのようなものだったのでしょうか。学問と社会のあり方を考える一つの視点がそこにあります。今回は、優生思想とともにあった知能検査の歴史、および社会と学問のあり方をテーマに、サトウタツヤ先生にご執筆いただきました。 学問が社会のためになる、ということに反対する人はいないだろう。 役にたつことだけが学問ではないとか、いつか役に立つことを考えれば良いのであって今役立つかどうかだけを考えてはいけない、などという考えもありうるだろう。社会のため、というとき、私たちは社会がまっとうなものだという前提を置いている。しかし、社会がまっとうでないとすればどうだろうか？ 社会に役立つということ自体、それほどお気楽に宣言できるものではない。そ
by Young Sok Yun 윤영석 約40万年前に現れたヒト属の一種であるネアンデルタール人は、現生人類と数十万年にわたって地球上で共存していましたが、約4万年前に絶滅したとされています。ネアンデルタール人が絶滅した原因として、「現生人類との衝突によって滅ぼされた」という説も有力視されていますが、新たな研究は「ネアンデルタール人は現生人類と関係なく、勝手に消滅した」という可能性が高いと示しています。 Inbreeding, Allee effects and stochasticity might be sufficient to account for Neanderthal extinction https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0225117 New Study Claims We
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回は状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactについて紹介します． CausalImpactとは CausalImpactはGoogleによって開発された因果効果推定の方法です．手法の詳細はBrodersen et al. (2015, AoAS)に記載されており，手法を実装したRパッケージも公開されています． CausalImpactは，ある介入が時間変化するアウトカムにどのような影響を与えるかを推定（推測）するための手法です．時間変化するアウトカム（時系列データ）に対して因果効果を推定する有名な方法としてDifference-in-Difference (DID)がありますが，DIDよりも緩い仮定のもとで時間変化する因果効果を推定できる方法として知られています． CausalImpactのコ
文字数が超えるため、本の画像をて削除しました。興味がある方は、元記事をご覧ください。 2019年データサイエンスにオススメの本80冊！ ビッグデータの発展とともに、データサイエンスは今広く知られるようになりました。大学にデータサイエンスを学べる学部ができたり、データサイエンティストを目指している人もたくさんいるでしょう。この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します！ #Part I: データサイエンス概論 1.『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 2.『戦略的データサイ
「赤肉は健康に悪くない」 見解覆す新ガイドライン
精肉店で販売される肉（2015年10月28日撮影、資料写真）。(c)Philippe HUGUEN / AFP 【10月1日 AFP】がんや心臓疾患を予防するには赤肉の摂取を減らす、というのが標準的な医学的助言だ。しかし過去の数十の論文を精査したところ、赤肉摂取による潜在的なリスクは低く、また証拠は不確かだとする結論が出された。 米国内科学会（American College of Physicians）が編集する「内科年報（Annals of Internal Medicine）」に9月30日掲載された新ガイドラインによると、7か国の研究者からなる委員会は、成人の赤肉の消費について加工肉、未加工肉ともに「現状を維持すべき」だと提言した。 今回の再調査では、赤肉の摂取を1週間に3食分減らせば、がんによる死者数が1000人につき7人減るとの結論が導かれる数十の研究を分析した。 再調査に加わっ
統計学に魂が震えた体験をもとに、何を選択できるようにしてきたか？ データ活用職のキャリアプランを考える - Findy Engineer Lab
統計屋のあんちべ（@antibayesian）です。 さまざまな企業でデータ解析やコンサルを請け負ったり、データ活用部署の立ち上げをしたりしながら生活しています。 この記事では、データ活用系職種のキャリアプラン形成に悩んでいる方の参考になればと、私のこれまでのキャリアや、キャリアプランニングの考え方についてシェアしたいと思います。 というのも、データ活用系職種の中でも特に2010年くらいから注目を集めている1データサイエンティスト界隈のキャリアは、まだ職種として歴が浅いこともあって不透明な部分が多く、データサイエンティストなるものの解釈やポジションも多様なため、先行きに懸念を抱いている方も多いかと思います。 また、周辺環境も日進月歩の勢いで成長しています。例えば、全自動で簡単に売上予測や画像の分類などができるCloud AutoMLというサービスも提供されています。この手の仕組みはどんどん
「社会正義」はいつも正しい: 人種、ジェンダー、アイデンティティにまつわる捏造のすべて 作者:ヘレン・プラックローズ,ジェームズ・リンゼイ,Helen Pluckrose,James Lindsay早川書房Amazon 本書はアメリカのアカデミアで吹き荒れる行き過ぎたポリコレ，アイデンティティ・ポリティクス，社会正義運動，キャンセルカルチャーがどのような思想的な流れの上に発生したものか，代表的な議論はどのようなものか，そしてこれに対抗するにはどうすればいいのかを語る本になる．著者たちはこれらの運動の基礎にあるのは1970年代に一世を風靡し，その後その非生産性とシニカルさから衰退していったと思われていたポストモダニズムにあるのだと喝破し，詳しく解説してくれている．著者は第2のソーカル事件（不満スタディーズ事件）の首謀者でもある数学者のジェームズ・リンゼイと評論家のヘレン・プラックローズ．原題
機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2021年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） - ＠IT
機械学習／統計学／データサイエンスの無償gacco動画、全まとめ【2022年秋版】：AI・機械学習の独学リソース（1/3 ページ） 2022年3月末の最新状況に合わせて改訂。はじめてのAIから、機械学習、深層学習、自然言語処理、統計学、社会人のためのデータサイエンス（実用知識）、大学生のためのデータサイエンス（理論知識）まで、全28個の講義内容を紹介。本稿独自に考察した、学習者対象やお勧めの学習方法についても示す。
40歳エンジニア管理職が「Deep Learning for ENGINEER(E資格)」に合格した話 - Qiita
Deep Learning for ENGINEER（E資格）とは この記事は2020年1月時点の情報であることをご了承ください。 現在、この日本においてAIのスキルを証明する公的資格として下記が挙げられます。 JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定） JDLA Deep Learning for ENGINEER（E資格） です。 位置付けとしては、G検定がAI関連技術に関する一般教養を問う試験。 E資格がAI関連技術に関する理論を理解し、AIを実装できるスキルを問う試験。 という理解です。 詳細というか、正確な定義については、日本ディープラーニング協会（JDLA）のサイトをご参照ください。 E資格の受験方法とJDLA認定プログラム とういうわけで、ここからはE資格のことを中心に話を進めていきたいと思います。 E資格を受験するチャンスは年に2回あり、2月と8
「Pythonによる医療データ分析入門」は分析100本ノック後に必読な探索的データサイエンス本だった - Lean Baseball
今年読んだデータサイエンスおよびPython本の中でも最良の一冊でした. ホントに待ち望んでいた一冊でした. 実は密かに楽しみにしてた（待ち望んでいた）*1, 「Pythonによる医療データ分析入門」, 一通り読ませていただきましたので, Pythonによる医療データ分析入門の感想 分析100本ノック後にやると良いこと 探索的データサイエンスはデータサイエンスに関わる人すべてに関係する準備運動であり入り口であること 的な話を綴りたいと思います. なお, 最初に断っておくと, 新型コロナウイルス含む, 感染症とか流行病の話は一切触れておりません！ このエントリーは純粋に「Pythonを使ったデータサイエンス」を志向した方向けのエントリーとなります. 新型コロナウイルスだの感染症関連だのを期待されている・そう思った方はぜひ他のページなどを見ていただけると幸いです. このエントリーのダイジェスト
こんにちはkamikawaです 今回は無料で利用できる機械学習、データサイエンスに関するサイトや書籍をまとめました 私自身も機械学習プロジェクトに関わった経験があるのですが、ここに載せたサイトや資料を勉強に使っていました 機械学習エンジニアを目指す人必見です 入門者レベル〜応用・発展レベルまで幅広く載せていますレベルは個人の見解です。(あくまでも参考程度に) 日本語のものと英語のものを紹介します 海外の大学の講義もあるので英語の勉強にも使えます 海外でのキャリアを考えている方も必見です 対象読者 機械学習を学びたいけどお金をかけたくない人 独学で機械学習を身につけたい人 機械学習エンジニアになりたい人 発展的な機械学習を学びたい人 日本語 Python 三重大学奥村教授のサイト 機械学習、様々な分析、スクレイピング、データ可視化、地図データ、CV、統計など幅広い分野を扱っている R編もある
LLMを用いたLLMの自動評価について 〜可能性と注意点〜 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの杉本（GitHub：kaisugi）です。普段はノーコードAI開発ツール Node-AI の開発に取り組む傍ら、兼務1で大規模言語モデル（LLM:Large Language Model）について調査を行なっています。特に、日本語を中心に学習された LLM への関心があり、awesome-japanese-llm という日本語 LLM をまとめた Web サイトのメンテナンスにも取り組んでいます。 今回は、LLM に LLM の評価そのものを行わせるという新たなアプローチ（LLM-as-a-judge）についてご紹介します。 ChatGPT の登場以降、国内外で LLM の開発競争が進行しており、モデルの重みが公開されたオープンなモデルも続々と現れています。そのような中で、新しいモデルの構築だけでなく、どのモデルが優れているかを比較検討することが今後ます
米カリフォルニア州ポモナで、車に乗って新型コロナウイルスのワクチンを接種しに来た男性（左、2021年1月22日撮影）。(c)Frederic J. BROWN / AFP 【1月30日 AFP】米国における新型コロナウイルスの新規感染者数と入院患者数は2週間連続で減少し、全体の感染者数は依然として昨秋から今冬にかけての感染爆発以前の水準を大きく上回っているものの、流行は明らかに落ち着き始めている。なぜ、米国の感染者数は減ってきているのだろうか。 【あわせて読みたい】コロナ感染、男性の生殖機能に影響か 独研究 専門家らが挙げる理由は、マスク着用やソーシャル・ディスタンシング（対人距離の確保）の順守から、休暇シーズンが終わって時間がたったことまでさまざまある。もう一つの要因として、少なくとも一部の地域では、すでに住民の大半が感染してしまい、ウイルスにとって宿主候補がなくなりつつあることも考えら
【ひるおび】 ラサール石井「僕の噂では東京都で死者数10倍」発言が物議 1 名前：しじみ ◆fbtBqopam767 しじみ ★：2020/05/13(水) 13:21:49.79 ID:ZMj5rHgP9 12日放送の『ひるおび!』(TBS系)にリモート出演したラサール石井のある発言が物議を醸している。東京都では新型コロナウイルスの感染者数をめぐり集計ミスがあったことが判明。保健所からの報告漏れは111人、重複計上も35人分あったとし、結果として累計感染者が公式発表より76人多かったことが分かった。東京都によるとこれまでは医療機関から保健所へ、さらに保健所から東京都へ感染者数などの情報をFAXで送る紙ベースの報告体制を敷いていたという。都は集計ミスの原因として保健所の業務過多などを挙げており、今後は再発防止に努めるとしている。 番組でも感染者数の集計ミス問題について出演者がコメントを述べ
2021年版：データサイエンティストを初めとするデータ分析職向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pexels from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、昨年はCOVID-19の影響で*1データ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ってしまいましたので、例年に比べてラインナップの変更をほとんど検討しないままでリストアップしている点、予めご容赦いただければと思います。 そして今回の記事では、これまで以上に「実務家向け」「実践的」であることを重視しています。そのため昨年までのリストに比べて大幅に刷新されているカテゴリもあったりします。また、末尾に僕なんぞが選ぶよりもずっと優れた推薦書籍リストへのリンクも付しておきました。併せて参考にしていただけると幸いです。 初級向け5冊 総論 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論
2020年版：実務の現場で求められるデータサイエンティスト・機械学習エンジニアのスキル要件 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) この記事は、昨年の同様のスキル要件記事のアップデートです。 正直言って昨年バージョンとの差分は殆どないのですが、一応この1年間の業界の進歩を踏まえて僅かながらアップデートしてありますので、ベースとなっているスキル要件についてさらっと概観した上で、差分となるアップデート部分について簡単にコメントしておこうかと思います。 なお、いつもながらの断り書きですが。言うまでもなく、この記事の内容はあくまでも僕の個人的な意見にして、なおかつ僕自身がこれまでの経験と見聞に基づいて「これまで自分が属してきた組織やチームにおけるデータサイエンティストや機械学習エンジニアはこうだったor今後はこうあって欲しい」という最大公約数的な経験談や願望を書き並べたものに過ぎません。よって何かの組織や団体の意見を代表するものではありませんし、況してやauthorizeされた意見として見
「データサイエンティストが『その会社の本業部門』にしかいない」問題 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) ちょっと前にこんなことを書きました。 洋の東西を問わずどこの事業会社でもあるあるなのが、プロダクト部門には山ほど優秀なデータサイエンティストや機械学習エンジニアがいるのに、広告・マーケ部門にはDSやMLエンジニアはおろか普通のエンジニアもアナリストもいないので外部コンサルやベンダーに頼りきり、という現象。灯台下暗し— TJO (@TJO_datasci) 2019年12月26日 これ、実は広告・マーケティング業界に限らずあらゆる分野業界のデータ分析事情について言えることなのですが、ここで言う「プロダクト部門」を「（その会社の）本業部門」と言い換えるとさらに普遍性の高い話であるように、僕の個人的な体験と見聞からは思われます。 ということで既に年末ポエムを書いてしまった後なのですが、今後データサイエンティスト（広義：よって機械学習エンジニアやデータアーキテ
一流医学誌で論文撤回～新型コロナウイルスの研究に何が起こっているのか（榎木英介） - エキスパート - Yahoo!ニュース
一流医学誌の論文が… 世界中を混乱に落としいれている新型コロナウイルス。このウイルスに対峙するために、世界中の研究者や医師が研究に取り組み、日々大量の論文が公表されている。 一刻も早く治療法を、ワクチンを…。 論文を掲載する雑誌は異例の速さで査読（別の研究者が論文の質や内容をチェックする）を行い、無料で論文を掲載している。 こんななか、衝撃的なニュースが世界を駆け巡った。 医学に関わる誰もが注目する超一流の論文誌に掲載された論文が相次いで撤回されたのだ。 新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の治療に抗マラリア薬を使用することに安全性の懸念があるとした論文の著者4人のうち3人が4日、論文を撤回した。論文は先月、英医学誌ランセット（The Lancet）に掲載された。 出典:抗マラリア薬の危険性指摘した論文撤回 新型コロナ治療 問題となった論文は以下だ。 Hydroxychloroqu
こんにちは、AI・機械学習チームの浮田です。最近、私が筆頭著者の論文が公開されたので、今回はその紹介をします。 発表した論文はこちらです： www.ncbi.nlm.nih.gov この論文では、 胸部X線 (レントゲン) から間質性肺炎を検出するAIの評価を行いました。 結果、このAIを使うことで医師の読影成績が統計的有意に改善しました。 このAIを使うことで間質性肺炎の見落としを減らすことができることが期待されます。 エンジニアリンググループで論文を書くのは珍しい機会でしたが、査読対応など大変な時も経て無事公開することができました。 図1. 今回開発・検証した医療AIの実際の画面。プレスリリースより転載 今回開発・検証した医療AIの概要 有効性を検証するための臨床試験 目的 データセット、実験設定 結果 評価方法の詳細 感想 We're hiring! 今回開発・検証した医療AIの概要
VR国勢調査を炎上させた浅田カズラ氏を糾弾する
VR国勢調査という調査プロジェクトが国内最大規模のXR/メタバース専門メディアMogura VRのライターと自称炎上対策専門家によって炎上させられ、名称変更を余儀なくされた事件についてまとめてみる。 自分はVRや社会調査が専門ではないがPh.D.持ちの職業研究者で、VRChat歴は長くないが学術イベントに出入りしている。 自分はこの調査を先進的で意義のある内容だと考えている。膨大な労力がかかっているのに無償公開されており参照しやすい。VR国勢調査という名称はメタバースをリアルな国と対等な世界と見立てた良い名称だと思っていたので非常に残念だ。今現在世界最大の調査であり、自分はこの名前で全く違和感は無かった。 本題に入る前に必要な前提知識■登場人物 ・浅田カズラ氏：Mogura VR編集部に参加しているフリーライター・編集者。ただし社員ではないらしい。 ・おおつねまさふみ氏：株式会社MiTER
データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D
使える統計モデル10選（前編） 統計モデリング（statistical modelling）はデータ解析の方法論の1つです。データ解析の目的は、通常はただの数値や記号の羅列であるデータから、人間が何かしらの判断を行うために有益な情報を引き出すことにあります。データ分析者は、そのままでは意味をなさないデータに対して、折れ線グラフやヒストグラムなどを用いて、人間が判断を行いやすいようにデータの可視化を行います。一方で、時にはニューラルネットワークのような複雑な計算モデルを使ってデータを解析し、まだ観測されていない将来の値を予測させたりします。このように、データから有益な情報を引き出すために、データに対して人為的な視点や事前知識、数学的な仮定などを設計する作業をモデリング（modeling）と呼びます。 統計モデリングによるデータ解析では、データ自体や解析の目的に合わせて分析者が適切なモデルを設
はじめに データサイエンスや機械学習っておもしろそう！と思いつつも、どうやって勉強をしたら良いかわからない......と感じた経験はありませんか？ ちなみに自分もその一人です。 この記事では、機械学習ってそもそも何？ AIという言葉は知ってるけど詳しいことはわからないというような初学者でも、知識・経験を積んで機械学習に取り組めるようにするために必要な基礎の基礎から学ぶための勉強法を自分の経験をもとに紹介します！(ここで紹介するものは機械学習の中級者以上の方でも基礎知識の復習として活用できるものかなとも思っています） この記事の続編(データサイエンスはじめて1か月以内で参加したコンペで銀メダル(上位3%)とるまで！)はこちら 概要 (基本的にはこの3stepです) 基礎知識をつける(単語・用語の理解) ライブラリの使い方を理解 実際にコンペに挑戦(Kaggle) 1.機械学習&ディープラーニ
超過死亡、最大６５００人 １～５月、コロナ影響分析 | 毎日新聞
今年１～５月の国内死者数は、統計学的な予測値を最大約６５００人超過していた可能性があるとの分析結果を国立感染症研究所などの厚生労働省研究班がまとめた。超過死亡にはさまざまな原因での死者が含まれており、新型コロナウイルス感染症の影響で死亡した人がどれくらい含まれていたか引き続き分析する。 厚労省の人口動態統計によれば１～５月の…
新型コロナの死亡率、大気汚染で悪化と判明、研究
フランス、グルノーブルにある高さ約100mの塔の近くにある熱供給プラント（左奥）から、煙が雲よりも高く立ちのぼっている。（PHOTOGRAPH BY FRANCOIS HENRY, REA/REDUX） 世界中で猛威をふるう新型コロナウイルスは、医療崩壊から極端な貧富の格差まで、現代社会の弱点を突きながら拡散している。しかし、無視されがちなある大問題との関係は、少々複雑だ。それは、大気汚染がパンデミック（世界的な大流行）を悪化させた一方、そのおかげで、一時的でも空がきれいになっているということだ。 米ハーバード大学T・H・チャン公衆衛生大学院の研究者が、1本の論文を公開した。査読を受けて学術誌に発表されたものではないが、それによると、PM2.5と呼ばれる微粒子状の大気汚染物質を長年吸い込んできた人は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による死亡率が大幅に高くなるという。 大気汚染
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ベイズ統計学の概論的紹介
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
こんにちは、クルトンです！ 2021年11月21日に実施された、統計検定1級（数理統計、応用統計（理工学））に合格することができました！ なので、この記事では統計検定を受けるまでに勉強した内容について書こうとおもいます。 勉強を始める前の状態 どんな試験か 参考書 入門統計解析 現代数理統計学 現代数理統計学の基礎 大学教養線形代数（数研講座シリーズ＋チャート式） 確率と確率過程 過去問（2012～2019） 統計学 日本統計学会公式認定統計検定1級対応 やって良かったことorやっておけば良かったこと まとめノートを作る 過去問を早くからやる 連想ゲームをしてみる 最後に 勉強を始める前の状態 統計はセンター試験と大学1回生のときに般教でやった程度（分散は分かるけど不偏分散って何？ぐらいのレベル） 大学数学は微積分を選択したので線形代数は何も知らない 高校数学は得意な方だった みたいな感じ
ふと思い立ってこんなアンケートを取ってみたのでした。 頻度主義統計学における「95%信頼区間」の95%というのは、以下のどちらだと思いますか— TJO (@TJO_datasci) 2021年7月16日 結果は物の見事に真っ二つで、95%信頼区間の「95%」を「確率」だと認識している人と、「割合」だと認識している人とが、ほぼ同数になりました。いかに信頼区間という概念が理解しにくい代物であるかが良く分かる気がします。 ということで、種明かしも兼ねて95%信頼区間の「95%」が一体何を意味するのかを適当に文献を引きながら簡単に論じてみようと思います。なお文献の選択とその引用及び解釈には万全を期しているつもりですが、肝心の僕自身が勘違いしている可能性もありますので、何かしら誤りや説明不足の点などありましたらご指摘くださると有難いです。 頻度主義において、95%信頼区間の「95%」は「割合」を指す
【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 - Qiita
AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootcamp この記事の対象者 ・将来Pythonでデータ解析をしたいと考えているが、何から手をつけたら良いか知りたい方 ・将来、人工知能に関連した業務に携わりたいと検討中の初学者の方 ・未経験者からAIエンジニアになりたく、そのためにどのような知識が必要か知りたい方 ・AIプログラミングスクールや専門学校に進学しようか考えているが、独学で勉強できる方法を知りたいという方 対象ではない方 ・既
［ヘンテコ説検証］北の元寇によって追われた北方民族が北海道に移動した、それがアイヌであるという説を真面目に検証｜ヘンテコだよねノート
［ヘンテコ説検証］北の元寇によって追われた北方民族が北海道に移動した、それがアイヌであるという説を真面目に検証 SNSなどでは、アイヌ民族のあれやこれやに対し事実誤認や偏見に基づく暴言や誹謗中傷、ヘンテコな誤解が呟かれている。実際にはその先には当事者がいて、それらの暴言や誹謗中傷によって傷つく人がいる。気軽に呟くその言葉はそのままヘイトスピーチにつながっていることも多い。 本noteはそれらの事実誤認に応えるために開設した。心当たりのある方は悪意のある言説に乗せられ、犯罪者にならないためにもお読みください。 ※ここではアイヌに対して日本のマジョリティである日本民族、和人を「和民族」と統一して表記します。 アイヌ民族鎌倉時代渡来説を検証してみるアイヌ民族が鎌倉時代(13世紀)に北方から来襲し、擦文人やオホーツク人を殺戮して定住をし始めたので、アイヌ民族は先住民族では無いとのトンデモ説がネット
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． (追記)動画版も公開しました！全38時間の3部作という超大作です 【日本一の高評価】機械学習超入門講座(前編&後編)を公開しました!! 【ついに3部完結】機械学習超入門講座の本番編を公開しました!! いやーついに長かったデータサイエンス入門機械学習編35回分の記事を書き終えました！！ 本記事はそのまとめです．目次として使ってください． 目次 線形回帰 第1回: 機械学習とは？なにをしているのか？ 第2回: 線形回帰の損失関数をわかりやすく解説 第3回: 最急降下法を図と数式で理解する(超重要) 第4回: 正規方程式を完全解説(導出あり) 第5回: scikit-learnを使って線形回帰モデルを構築する 第6回: 線形回帰の係数の解釈の仕方(p値) 評価 第7回: (超重要)過学習と汎化性能を理解する(
総務省は2020年5月19日、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講すると発表した。データ分析の基本的な知識を学べる入門編講座で、社会人や大学生が主な対象。Webサイトから同年7月7日まで受講登録が可能で、誰でも無料で利用できる。 データの見方から公的統計データの使い方まで 内容は、2019年10月に実施した講座と同じで、「統計データの活用」「統計学の基礎」「データの見方」「公的データの使い方とコースのまとめ」という4つのテーマから成る。例えば、統計データの活用では平均値の見方や、太陽光発電システムの普及率などを例に挙げた分析事例。データの見方では統計表の見方や時系列データの見方、といった具合だ。1つのテーマ当たり6～9回、1回当たり10分程度の動画にまとめられており、1テーマを1週間程度で学習できる構成だ。 関連記事 TensorFlowが学べる、無
ソフトバンクは約1万8000人の全社員に、人工知能（AI）や統計学の実践的なスキルの習得を求める。講座や研修を用意し、外部資格の取得を促す。データを利活用できる人材を底上げする。IT（情報技術）人材が不足するなか、企業が社員に学び直しを促す動きが広がりそうだ。受講は強制ではなく、人事考課にも影響しないが「強い推奨」と社員に通知している。グループ内のAI企業と共同で、AI講座の内容を開発した。
PDFを見返すと独習を始めた頃の線形代数のノートはほとんど殴り書きで、単に計算用紙としてノートを使っています。微分積分に入ると少しはましになってきますが、頭に入れたい概念の定義や定理の証明を何度も書き直したりしています。また独習ですから間違った理解を正しいと思い込んだまま証明を書いて、分かったつもりになっている箇所も少なからずありそうです。とまれ上記の表に挙げた各書籍に曲がりなりにも取り組んだことを示す、書証のつもりでノートを晒しました。 余談ですが、使用したノートは、PLUS の品番 NO-204GS (A4 G罫 5mm方眼 40枚) という方眼ノートです。また筆記用具は当初シャープペンシルを使っていましたが、「オイラーの贈物」からは万年筆に替えました。プラチナ#3776センチュリーUEF(超極細字)を使っています。 1.3 私について 本記事の作者であり学び直しをした本人である私は、
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データサイエンティスト・機械学習エンジニア・データアーキテクトの定義とスキル要件（2021年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Dirk Wouters from Pixabay) この記事は毎年恒例のスキル要件記事の2021年版です。昨年版は以下のリンクからご覧ください。 今回は、試験的に「データアーキテクト」についても触れています（詳細は後述）。残り2つの職種については基本的な内容はそれほど大きくは変わっていませんが、先般公開した推薦書籍リスト記事の時と同じ変更点が一つだけあります。それは「機械学習エンジニアのスキル要件」は今回は想定していない（というか例示できない）という点です。これまた詳細は後述しますが、端的に言えば「分野ごとの細分化が過剰に進んでいる」という印象があるためです。 ということで、前回までとは違って「職種ごと」に定義とスキル要件（書けるようであれば）を挙げていくスタイルになっています。なお、言わずもがなですが以下に挙げる3職種の説明は僕個人のこれまでの経験や見聞や伝聞をもと
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