This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos
This is The Entire Computer Science Curriculum in 1000 YouTube Videos In this article, we are going to create an entire Computer Science curriculum using only YouTube videos. The Computer Science curriculum is going to cover every skill essential for a Computer Science Engineer that has expertise in Artificial Intelligence and its subfields, like: Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision,
『標準ベイズ統計学』はベイズ統計学をきちんと基礎から日本語で学びたいという人にとって必携の一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
標準 ベイズ統計学 朝倉書店Amazon 発刊当時に話題になっていた『標準ベイズ統計学』。実は訳者のお一人、菅澤翔之助さんからオフィス宛てでご恵贈いただいていたのですが、親父の没後処理やら自分のDVTやら実家の片付けやらで全く手が回らずオフィスに置いたままにしてしまっていたのでした。で、この度改めて拝読してみたら「何故もっと早く読まなかったんだ」と後悔するくらいあまりにも内容が素晴らしかったので、遅まきながら書評記事を書こうと思い立った次第です。 ベイズ統計学というと、殆ど詳しくない人だと「ベイズの定理以外に何があるの？」という印象ぐらいしかないかもしれませんし、一方でとりあえず技法としてやり方だけ覚えてしまった人だと「とりあえずMCMC回せばいいんだよね？」みたいな雑な理解になってしまうかもしれません。いずれにせよこれまで邦書ではベイズ統計学というと超初歩か実装重視かの二択が多かったせい
『ベイズ深層学習』が最高すぎた - 日常と進捗
今回は書評エントリー。 ちょうど今日の午前中に須山さんの『ベイズ深層学習』を読み終えた。 読了。 控えめに言って、スゴかった。 まじでボリュームたっぷりでものすごく読み応えのあった一冊だったと思う。 ベイズ機械学習に詳しくない人でも読めるし(簡単とは言ってない)ホントに全人類におすすめしたい。 pic.twitter.com/Lbfs6Rr9JM— コミさん (@komi_edtr_1230) January 15, 2020 ものすごく良かったのでここで全力で宣伝しようと思う。 概要 本書はベイズ統計と深層学習の組み合わせについて詳説した一冊で、頻度論に基づく線形回帰と確率分布の基礎の解説から始まり、そこから線形回帰やニューラルネットワークがベイズ的にどのように説明できるかについて展開、そこから深層学習のベイズ的な説明をしてガウス過程へとたどり着く構成となっている。 本書の魅力はなんとい
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 - 本記事では、Rustで扱える機械学習関連クレートをまとめる。 普段Pythonで機械学習プロジェクトを遂行する人がRustに移行する事を想定して書くメモ書きになるが、もしかすると長らくRustでMLをやっていた人と視点の違いがあるかもしれない。 追記：2021/02/24 repositoryにしました。こちらを随時更新します github.com 追記；2021/07/26 GitHub Pagesでウェブサイトにしました vaaaaanquish.github.io - はじめに - - 全体感 - - 機械学習足回り関連のクレート - Jupyter Notebook Numpy/Scipy Pandas 画像処理 形態素解析/tokenize - scikit-learn的なやつ - 各ライブラリと特徴比較 - Gradient Boosting - XGBoos
こんにちは，株式会社Nospare・千葉大学の小林です．本記事ではGelman and Vehtari (2020)の`What are the most important statistical ideas of the past 50 years?'について紹介します．この論文は過去50年において最も重要だとされる次の8つのアイディアが取り上げられています． 8つのアイデア 反事実（counterfactual）に基づく因果推論 ブートストラップとシミュレーションに基づいた推論 オーバーパラメータ（overparameterized）モデルと正則化（ガウス過程，Lasso, horseshoe, ベイズnonparametric priorなど） ベイズマルチレベル（階層）モデル 汎用的な計算アルゴリズム（EM, MCMC, SMC, HMC, 変分法など） 適応的決定分析（ベイズ最
こんにちは、AppBrewでアルバイトをしている@Leoです。 自然言語処理の研究室に最近入った大学生で、趣味はKaggleと競技プログラミングです。 AppBrewでは、LIPSの投稿を使ったデータ分析をしています。 今日の記事では、弊社のアプリLIPSにて投稿ジャンルを機械学習を使って自動推定した方法を紹介します。 自然言語処理・確率関係全然わからない！という人でも読みやすい内容になっていると思うので、最後まで読んでいただけると幸いです！ LIPSにおけるジャンル 教師データの作成 ナイーブベイズ 単語分割 モデルの実装 分類結果 おわりに LIPSにおけるジャンル 最近、LIPSにジャンル機能が追加されました。 これは投稿されたクチコミにジャンルを設定できる機能です。 適切にジャンルを設定すると、投稿を検索するときにジャンルを使って絞り込めるなどの利点があります。 ジャンルは7種類（
前回、長野県の新聞トップシェアの県紙である信濃毎日新聞7/21朝刊1面トップを飾った「新型コロナ 妊婦にＰＣＲ検査実施へ 県、希望者に無料で」という記事と付属するネット未転載の囲み記事が、ジャパンオリジナルエセ医療・エセ科学デマゴギーに深刻に汚染されているという事を実際にその記事の数値的検証を行うことによって解明しました。 予定では今回は、本シリーズ17回の続きに戻すはずですが、文春オンラインで、興味深い記事が公開されました。 ●たった1人の感染者が地方都市にコロナを持ち込むとどうなるか？《島根で実際に起きた“舞台クラスター”波及騒動》2020/07/23安藤 華奈 文春オンライン 筆者は把握していなかったのですが、東京で舞台観劇をした大学生の女性が、感染者接触追跡調査の結果PCR検査を受診することとなり、SARS-CoV-2に感染していたという事が判明したとの記事で、ご本人は無症状だった
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう コンピュータやネットワークの技術進化により，これまでにないほどの多種多様なデータを取り扱う環境が整ってきました．中でも統計学や機械学習は，限られたデータから将来を予測することや，データに潜む特徴的なパターンを抽出する技術として注目されています．これらのデータ解析を行うためのツールはオープンソースとして配布されていることが多いため，初学者でも手軽に手を出せるようになってきています． しかし，データ解析を目的に合わせて適切に使いこなすことは依然としてハードルが高いようです．この原因の一つが，統計学や機械学習が多種多様な設計思想から作られたアルゴリズムの集合体であることが挙げられます．毎年のように国際学会や産業界で新たな手法が考案・開発されており，一人のエンジニアがそれらの新技術を１つ１つキャッチアップしていくのは非常に困難になってきています． １つの解決策
偽陽性者が1人出るかどうかという数字になります。 「日本人全員を対象にした大規模PCR検査をしろ」なんてことを言ってる人は、ほとんどいないと思うのですが罹患率0.005%というおかしな仮定で計算しています。 それにしてもこの人は凄い。 「特異度は感度より高いが、特異度が100％の検査は理論上、存在しない。理由はこうだ。」の後に一切その理由を書いていません。 誰かチェックしないのでしょうか？ EARLの医学ツイート 東北医科薬科大学病院感染症内科 福家良太氏 罹患率0.5%、感度70％、特異度99.997%として計算すると陽性的中率は99.15%です。 計算上ほぼ偽陽性は起こりません。 普通は1度の検査で陽性確定とはしないと思います。 患者への負担が大きい場合、再検査は必ず行うはずです。 この医師はたった1回の検査で確認もせずに重要なことを決定するのでしょうか？ 感染症専門医 岩田健太郎
scikit-learnライブラリを用いて、機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学んでいただく書籍を執筆しました。 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 既に発売開始しています。 機械学習の ・各種アルゴリズムの実装 ・それぞれのアルゴリズムの動作の仕組み これらを学んでみたい方に向けて執筆いたしました。 ご活用いただければ幸いです。 昨年書いた書籍 つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング（小川雄太郎、マイナビ出版） の、機械学習版のような位置付けです。 本記事では、 ・本書を書いたモチベーション ・本書の概要 ・本書の目次 を紹介いたします。 本書を書いたモチベーション 本書
初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 機械学習を勉強したことのある方であれば，変分ベイズ（VB：variational bayes）の難しさには辟易したことがあるでしょう。私自身，学部生時代に意気揚々と機械学習のバイブルと言われている「パターン認識と機械学習（通称PRML）」を手に取って中身をペラペラめくってみたのですが，あまりの難しさから途方に暮れてしまったことを覚えています。 機械学習の登竜門は，変分ベイズ（変分推論）だと私は考えています。また，VAE（変分オートエンコーダ；variational autoencoder）に代表されるように，変分ベイズは最近の深層学習ブームにおいて理論面の立役者となっている側面もあります。一方で，多くの書籍やWeb上の資料では式変形の行間が詰ま
はじめに 前回は年齢による実力の変化を考えずに各騎士の実力を評価しました。年齢による実力の衰えは明白であるため、このモデルで異なる世代の棋士の比較は正当ではありませんでした。 その後、インターネットで検索をすると、統計モデリングでの棋士の順位付けをしている記事がいくつかありました。[1][2] また、stanの書籍にも同様な手法が載ってます。[3] しかし、年齢効果による実力の変化を取り入れたモデルはまだないようですので、次はこの変化をモデル化して、世代をまたいで実力を比較できるモデルを構築してみます。一見、実力をローカルレベルモデル等のノイズ入り時系列モデルで表すことが出来そうですが、それだけでは新しい世代が有利なモデルのままになります。年齢による実力の増減を別個に取り入れる必要があります。 データ 用いるデータは、前回の記事「ベイズ統計モデリングを使って、藤井聡太と全盛期の羽生善治を比
8行のデータで理解する階層ベイズ - Qiita
学習効果を統計的に評価したい！ こんにちは グロービスではさまざまな教育事業を展開していますが、多くの人に学習を継続してもらうためには、研修をしたりコンテンツを視聴してもらったりするだけでなく、その学習効果を測定してユーザーにフィードバックすることが重要です。このとき、だれが見ても明らかな効果が出れば良いのですが、受講前後の成績変化のばらつきが大きかったりデータが少なかったりして、必ずしも分かりやすい結果が得られるとは限りません。そういった場合にデータを丁寧に紐解いて、どの程度効果があったのかを明らかにするのも分析の仕事のひとつです。 今回は階層ベイズモデルという統計モデルを使って、高校における学力コーチングの成果についてのデータを分析します。階層ベイズはやや高度な統計モデルというイメージがありますが、この記事ではたった8行のデータを例にしてその概要を説明してみたいと思います。 想定読者
機械学習の歴史 - AI.doll
WikipediaのTimeline of machine learningというページに機械学習の歴史がまとめられた表があったので、あとから見返しやすいように全て日本語にしてみた。 日本語訳はガバガバかもしれないので心配な人は元ページを見てね。 ムムッってとこがあったらコメントで教えてほしい 年表 1763 ベイズの定理のベース トマス・ベイズ(Thomas Bayes)の著書, "An Essay towards solving a Problem in Doctorine of Chances"がベイズが死んだ2年後, 彼の友人により修正・編集され出版された. 1805 最小二乗 アドリアン=マリ・ルジャンドル(Adrien-Marie Legendre)が最小二乗(méthode des moindres carrés)について記述. 1812 ベイズの定理 ピエール=シモン・ラプ
データサイエンスエキスパート ゲームクリア 攻略チートシート配布 攻略指針 図書館を巡ってアイテム収集 図書館の初見殺しトラップ攻略 参考書籍 統計基礎 統計学（初歩） 統計学（高度） ベイズ統計 分散分析 数学基礎 線形代数 微積分 計算基礎 情報全般 データベース アルゴリズム モデリング・AIと評価 歴史・応用分野・AIなど 多変量解析 時系列解析 グラフィカルモデル テキスト分析 因果推論 機械学習・モデル評価・ニューラルネットワーク データサイエンスエキスパート ゲームクリア 日本統計学会が主催するデータサイエンスエキスパート試験に合格した。 www.toukei-kentei.jp データサイエンスエキスパートは、統計検定より実践寄りであるデータサイエンスシリーズの最上位資格という位置付け。下位資格には「データサイエンス基礎」や「データサイエンス発展」があるが簡単そうだったので
今年の3月から機械学習の勉強を始めて9ヶ月たったのでその振り返りと今後機械学習に入門する人の参考になればという記事です。 巷の記事だと「数学何もわからない人向けの機械学習~」みたいなものが多いので「数学チョットワカル人向け」に勉強方法をまとめてみようと思いました。 前提として筆者は大学で数学を専攻しており、社会人になってからはプログラミングを生業としております。 # 前提知識のおさらいいきなり機械学習入門～のような書籍に入る前に、基礎知識としてこの辺を抑えておくと良いと思います。 ## 線形代数:大学1年レベル機械学習の説明はほとんど行列の計算として表現されますので大前提として。手を動かして計算問題を解くのもおすすめです。 プログラミングのための線形代数 https://www.amazon.co.jp/dp/4274065782 ## 基礎統計(頻度主義):大学1年レベル正規分布や指数分
概要 確率予測とCalibration(キャリブレーション)に関する勉強会に参加したので、学んだことの一部と、自分で調べてみたことについてまとめました。 概要 Calibrationとは Calibration Curve Calibrationの方法 Sigmoid / Platt Scale Isotonic Regression 確率予測に使われる評価指標 Brier Score ECE コード 不均衡データに対するCalibration LightGBMにCalibrationは不要か NNにCalibrationは不要か 追記 : Calibrationの検討について 追記 : 発表スライドについて 終わり techplay.jp 勉強会で使われていた言葉を、自分なりの言い方に変えています。 間違いがありましたら、コメントいただけたら嬉しいです。 Calibrationとは 普通
機械学習モデルを組み込んだ Web アプリを Python 初心者が作ってみた - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは。開発エンジニアの amdaba_sk（ペンネーム未定）です。 前回は「機械学習をコモディティ化する AutoML ツールの評価」、だいぶ間が空きましたが前々回は「機械学習のライブラリ・プラットフォームをいくつか試した所感まとめ」と、続けて機械学習をテーマとした記事を書きました。 これらの記事では機械学習モデルを作るまでのことしか言及していませんが、機械学習モデルは作ってそれで終わりのものでもありません。使ってなんぼのものなんです。かみせんプロジェクトとしての調査範囲からは外れますが、せっかくモデルを作ったならそれを使ったアプリも簡単なものでいいので作ってみたい。そう思うのは開発者として自然な感情ではないでしょうか。 というわけで今回は、「機械学習モデルを組み込んだ Web アプリを Python 初心者が作ってみた」という個人的な興味からやってみた系記事でございます。 なお後に
・はじめに 統計学の歴史では、頻度主義とベイズ主義という異なる立場の方法が存在し、違いに論争を繰り広げてきました。しかし、近年の統計学者の中には「現代の統計学は数理的な方法に基づいているから、主義の争いは解決した」と考える人もいるようです（この立場のことを、この記事では便宜的に「統計数理による主義不要論」と呼ぶことにします）。この記事では、「統計数理による主義不要論」に対して私なりの反論を考えてみることにします。論点は、以下の3つです。 1. 「“数理的な方法”を使っても、主義の争いが解決しない」ということを示唆する事実が存在する 2. 頻度主義とベイズ主義の論争を「どちらの方法が正しいか」という争いとして捉えると論争の全体像を見誤る 3. WAICに代表される現代ベイズ法の意義は、「数理によって主義の争いを解決した」のではなく「仮にあなたが頻度主義的な価値観を重視
(著) 山拓 神経科学 Advent Calendar 2019の2記事目です。人工神経回路 (Artificial neural network, ANN) を用いた研究により、脳の理解はどこまで進んだか、次に何が調べられるべきなのかということについて解説します。 昨年の年末からhttps://github.com/takyamamoto/BNN-ANN-papersにANNと脳に関する論文リストを作成しており (これは先に研究が出てしまう悲劇が頻発したための措置ですが)、このリストがそのまま参考文献となっています。 本記事は特に(B.A. Richards, T.P. Lillicrap, et al. Nat. Neurosci. 2019)での議論を参考にしています(翻訳ではないです)。 この論文はANNと脳についての研究を先導してきた多くの研究者が共著者となっています（一体どうや
はじめに 東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回はベイズ統計を用いたデータ分析を実施する上で欠かせないマルコフ連鎖モンテカルロ法(いわゆるMCMC)をフルスクラッチで実装するためのトレーニング方法と，そのための参考書について紹介いたします． 最近ではstanのように，モデルと事前分布を記述するだけで汎用的にMCMCが実行できてしまう環境が整っていますが， そもそもMCMCがどういう流れで動いているのか理解する stanなどの汎用ツールがうまく使えない(orうまく動かない)場面に遭遇したときに自分の手で実装できるようにする ためには，標準的なモデルでMCMCをフルスクラッチで実際に組んだ経験が重要になってくると思います． 参考書について トレーニングのために私がオススメするのは以下の本です． J. Chan, G. Koop, D. J. Poirier, J. L. Tobia
機械学習と公平性
1 2 3 4 The field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. — A. L. Samuel ※ Programming computers to learn from experience should eventually eliminate the need for much of this detailed programming effort. — A. L. Samuel [Samuel 59] The field of machine learning is concerned with the question of how to construct computer programs that automatically im
『ディープラーニング 学習する機械』は一人称で語られる壮大な物語にして、「AIの過去・現在・未来」の解説書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る (ＫＳ科学一般書) 作者:ヤン・ルカン講談社Amazon 11月に入って勤務先のオフィスが本格的に再開されてから、久しぶりに会社のメールルームを覗きに行ったところ、届いていた（つまりご恵贈いただいていた）のがこちらの一冊です。Deep Learningの三開祖の一人にして2018年度のチューリング賞受賞者の一人でもある、ヤン・ルカン御大その人が著した『ディープラーニング 学習する機械』です。 本書は日本語版が出た直後から絶賛する声が聞こえてきていて、興味はあったのですが気を逸した感が否めなかったので、こうしてご恵贈いただけて有難い限りです。講談社サイエンティフィク様、まことに有難うございます。 ということで、早速ですが簡単にレビューしていこうと思います。 本書の内容 特に個人的に印象に残った点 全てのアルゴリズムに関する記述が
今回は８月に出版した講談社機械学習プロフェッショナルシリーズの「ベイズ深層学習」の概要を書いてみます． www.kspub.co.jp 講談社のページ等では目次は載っていますが，それより詳細な情報はネットにはないので，もう少しだけ踏み込んだ内容をここで紹介することにします． 内容紹介 第1章 はじめに ベイズ統計と深層学習（ディープラーニング）は仲が悪いように世間的には見られがちですが，実は両者は非常に親和性が高いことを解説しています． 両分野のそれぞれの利点としては，ベイズ統計ではモデルの高い解釈性や設計の明確さ，深層学習ではGPUなどを用いた大規模データの効率的な計算方法等を挙げることができます．これらの利点は相補的であり，組み合わせることによってアルゴリズムの改善が期待できます． また，両分野には共通点もあります．深層学習ではタスクごとにネットワーク構造を設計する必要性がありますが，
There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a
プログラミングのための確率統計-Ohmsha
第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 第2章 複数の確率変数のからみあい 第3章 離散値の確率分布 第4章 連続値の確率分布 第5章 共分散行列と多次元正規分布と楕円 第II部 確率を役立てる話 第6章 推定と検定 第7章 擬似乱数 第8章 いろいろな応用 付録 付録A 本書で使う数学の基礎事項 付録B 近似式と不等式 付録C 確率論の補足 第I部 確率そのものの話 第1章 確率とは 1.1 数学の立場 1.2 三つの扉（モンティホール問題） ――― 飛行船視点 1.2.1 モンティホール問題 1.2.2 正しい答とよくある勘違い 1.2.3 飛行船視点への翻訳 1.3 三つ組(Ω,F, P) ――― 神様視点 1.4 確率変数 1.5 確率分布 1.6 現場流の略記法 1.6.1 確率変数の記法 1.6.2 確率の記法 1.7は裏方 1.7.1の正体にはこだわらない 1.7.2のと
機械学習のライブラリ・プラットフォームをいくつか試した所感まとめ - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
こんにちは、開発エンジニアの amdaba_sk（ペンネーム未定）です。 ラクスの開発部ではこれまで社内で利用していなかった技術要素を自社の開発に適合するか検証し、ビジネス要求に対して迅速に応えられるようにそなえる 「開（か）発の未（み）来に先（せん）手をうつプロジェクト（通称：かみせんプロジェクト）」というプロジェクトがあります。 この記事はかみせんプロジェクト2019年度下期成果報告ブログの一つです。 前回の成果報告では「機械学習プロジェクトの進め方」について検証した結果のまとめをしました。今回は「じゃあ実際に機械学習をやることになったら、どんなライブラリ、サービスを使えばいいの？」といったところの検証結果をまとめようと思います。 対象読者は前回と違って、機械学習に興味のあるエンジニアの方です。 なお今までの記事はかみせんカテゴリからどうぞ。 tech-blog.rakus.co.jp
Triangulation supports agricultural spread of the Transeurasian languages - Nature
Thank you for visiting nature.com. You are using a browser version with limited support for CSS. To obtain the best experience, we recommend you use a more up to date browser (or turn off compatibility mode in Internet Explorer). In the meantime, to ensure continued support, we are displaying the site without styles and JavaScript.
はじめに 形状のわからない関数(ブラックボックス関数)の最大値あるいは最小値を求める手法として、ベイズ最適化が広く利用されています。機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化を中心に活用が進んでいますが、入力とそれに対する評価値さえ設計できればあらゆる問題に適用できます。 例えばFacebookでは、MLモデルのチューニングはもちろん、映像コーデックのエンコードパラメーター 1、AR/VRハードウェア設計、HHVM JITコンパイラのパラメーターチューニングにベイズ最適化を適用するため BoTorch や Axの開発を進めています (F8 2019の発表 Product Optimization with Adaptive Experimentation を参照)。 弊社では多くのサーバーシステムでGo言語が採用されていますが、サーバーのgoroutine数やキャッシュシステムのメモリーバ
「量子アニーリングの基礎」を読む 第5日 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116a5a6add72a5bf1630
「量子アニーリングの基礎」西森秀稔, 大関真之, 共立出版, 2018 を読む https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/29580dc526e142cb64e9 『量子アニーリングの基礎』正誤表 (西森秀稔・大関真之 著) 2019年6月20日更新 https://www.kyoritsu-pub.co.jp/app/file/goods_contents/3037.pdf 量子アニーリングの数理 東京工業大学 大学院理工学研究科 物性物理学専攻 西森 秀稔 https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/189516/1/bussei_el_033203.pdf 本は、 １ 量子力学 ２ 熱力学、統計力学 がわかっている人にとっての丁寧 ここでは、どちらもわかっていないことを前提
クロス表とベイズの公式に基づく新型コロナPCR検査抑制論の検討（授業用資料）Ver.2 (PDFはVer.4) - 朴勝俊 Park SeungJoonのブログ
日本のPCR検査数(人口比)は先進国で最下位レベルです。ニュージーランドや台湾、韓国、中国などは少数でも感染者が見つかれば大量のPCR検査と隔離を行い、感染ゼロを目指していますが、日本は「専門家」たちがPCR検査の精度が低い、徹底的な検査を行うとニセ陽性が出るのでよくない、などと言う説を流布し、政府もそうした説明に影響されて住民に対する検査は徹底されていません。例えば、2021/7/1～8/16までの、東京都（人口1400万人の検査数は計54万2781件、陽性者数11万1699件、陽性率約20.6%です。他方で、東京オリンピックの選手・関係者の数万人には世界水準の徹底した検査と隔離が行われてきました（2021/7/1～8/16までの総計で73万0979件、陽性件数204件、陽性率約0.03%）[1]。 今回はクロス表とベイズの公式に基づいて、PCR検査の精度についてやさしく学び、コロナ対策
生成 Deep Learning
以下、日本語版の動作確認で使用したコマンドラインの例です。 $ python 01_generate_data.py car_racing --total_episodes 200 --time_steps 300 $ python 02_train_vae.py --new_model $ python 03_generate_rnn_data.py $ python 04_train_rnn.py --new_model --batch_size 100 $ python 05_train_controller.py car_racing -n 4 -t 1 -e 4 --max_length 1000 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 生成型ディープラーニング入門 1章 生成モデリング 1.1 生成モデリングとは何か？ 1.1.1 生成モデリングと識別モデリング 1.1.2
おはようございますまたはこんにちはまたはこんばんは，カイヤンです． 本記事はIQ1 Advent Calendar 2019（主催者 id:chakku000 ）における12月9日の記事です． 参考：IQ1 Advent Calendar 2018 2018/12/11の拙著記事「IQが1のデータ分析：respects いつも何度でも尋ねられること」 おことわり 今回は，ベイズ推論の特異学習理論（Watanabe理論，W理論）についての記事です．IQ1なので数学的に厳密な書き方でないどころか数式が登場しませんのでご了承ください． また，IQ1なために各論文を肯定的に読んでいます（理論が中心の紹介ですが一部の数値実験についても）．クリティカルリーディング要素はありません．申し訳ありません． よりおことわりらしいおことわりはIQ1AdCの雰囲気をぶち壊すので折り畳みます． IQ1AdCそのもの
100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts
In the previous post we’ve covered 100+ Free Machine Learning and Artificial Intelligence Books. If you haven’t checked make sure you spend 2 minutes after checking this post. In this post, You’ll see 100+ free data science books for beginners, intermediate and experts. The eBooks are updated in 2023 and available in pdf or html format. Note: All the books listed below are open sourced and are in
深層学習の不確実性 - Uncertainty in Deep Neural Networks -
Twitter: ottamm_190 追記 2022/4/24 speakerdeck版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-falsebu-que-shi-xing-uncertainty-in-deep-neural-networks コンパクト版：https://speakerdeck.com/masatoto/shen-ceng-xue-xi-niokerubu-que-shi-xing-ru-menRead less
Python: 広義の Target Encoding と Stacking は同じもの (と解釈できる) - CUBE SUGAR CONTAINER
おそらく、既に分かっている人には「知らなかったの？」とびっくりされる系の話なんだろうけど、今さら理解したので備忘録として残しておく。 結論から書くと、目的変数を用いた特徴量生成を広義の Target Encoding と定義した場合、Target Encoding と Stacking は同じものと解釈できる。 例えば、Target Mean Encoding は多項分布を仮定したナイーブベイズ分類器を用いた Stacking とやっていることは同じになる。 また、Target Encoding と Stacking が同じものであると解釈することで、周辺の知識についても理解しやすくなる。 Target Encoding について Target Encoding は、データ分析コンペで用いられることがある特徴量生成 (Feature Extraction) の手法のこと。 一般的にはカテゴ
はじめに こんにちは、19卒でGunosy Tech LabのBIチームの齊藤です。 data.gunosy.io この記事はGunosy Advent Calender 2019の4日目の記事です。昨日の記事は高橋さん(@tkhs0604)によるプロダクトマネージャーカンファレンス2019 参加レポート でした。 はじめに 背景 ベイズ統計 例: 継続率 事後分布のプロット 継続率以外の指標は？ おわりに 背景 GunosyではUI・ロジックの変更等を行う際にA/Bテストにより効果検証を行っています。 data.gunosy.io 上記のブログの通り、従来の（頻度論に基づく）仮説検定ではA/Bテストを開始する前に有意水準、検出力、効果量を定めてサンプルサイズを求めなければなりません。またサンプルサイズを定めても必要なサイズを満たすのに何日かかるかも不透明であり、施策の実行→A/Bテスト→
どうも、コンサル部のテウです。 本記事は前回の記事の続きとなっており、「機械学習のチュートリアルコードは実行してみたんだけど、これだけで理解できるわけないじゃんー！」と思った方のための記事となります。 目次 始める前に 機械学習を入門するための方法として紹介されてある記事は既に多く存在すると思います。なぜイメージ分類モデルから機械学習を入門するの？って聞かれたら、「僕のバックグラウンドとしてイメージ分類タスクをやってましたので、これを活かしたアプローチが説明しやすい」と答えられます。あと、個人的な感想ですが、画像は視覚的にすぐ分かりやすいので複雑な Vector Space (Feature Space) のことを理解するのにも効果的な分野だと思います。 まぁ、しょうもない話より、早速ひとつづつ説明させていただきたいと思いますー！ 機械学習の一般的なプロセス 機械学習の一般的なプロセスを見
Lightweight MMM：NumPyroで実装されたベイジアンMMMフレームワーク - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前「Ads carryover & shape effects付きのMedia Mix Modeling」という記事で取り上げたベイジアンMMMのtechnical report (Jin et al., 2017)ですが、当時RStanで実装されていたものが4年の時を経て時代の趨勢に沿う形でPythonベースのOSSとしてリリースされています。 それがLightweight MMM (LMMM)です。ベイジアンモデリング部分はNumPyroによるMCMCサンプラーで実装されており、さらにはモダンなMMMフレームワークにおいて標準的とされる予算配分の最適化ルーチンも実装されています。全体的な使い勝手としては、まだ開発途上の部分もあるので時々痒いところに手が届かない感があるものの、概ねRStanで実装したものと似たような感じに仕上がっているという印象です。 ということで、LMMMがどんな感
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使える統計モデル10選（前編） | AIdrops
Rustで扱える機械学習関連のクレート2021 - Stimulator
【論文紹介】統計学の過去50年における最も重要なアイディアとは？ - Qiita
ナイーブベイズを使って1日で100万件の投稿をジャンル分けした話 - AppBrew Tech Blog
島根県の事例からも数字で明らかになる「検査をすると患者が増える」説のデタラメさ « ハーバー・ビジネス・オンライン
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう | AIdrops
ベイズの定理を悪用し、コロナウイルスPCR検査の有用性を否定する医師達｜臨床獣医師の立場から
機械学習の実装とアルゴリズムをバランス良く学べる書籍を執筆しました - Qiita
【徹底解説】変分ベイズをはじめからていねいに | Academaid
ベイズ統計モデリングを使って藤井聡太と全盛期の羽生善治を比べてみた② - ベストモデル
23/7/5 データサイエンスエキスパート合格 チートシートと攻略ガイド - LWのサイゼリヤ
数学に強いエンジニアむけの機械学習勉強法
確率予測とCalibrationについて - 機械学習 Memo φ(・ω・ )
『「数理科学を使えば統計の”主義”を争う必要ない」という主張について検討する』
人工神経回路による脳の理解はどこまで進んだか - 知識のサラダボウル
MCMCをフルスクラッチで実装するトレーニング方法 - Qiita
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