【深層学習】時系列データに対する１次元畳み込み層の出力を可視化 - 株式会社カブク
機械学習エンジニアインターン生の杉崎です。 今回は時系列データ予測に一次元畳み込み層を使用した際の出力の可視化の方法について書きたいと思います。 本記事の目的 深層学習における畳込み層は多くは画像等の２次元データに使われることが多いです。そして、ブラックボックスであるモデルに対して理由を明らかにするため、中間層の重みや出力を取り出し可視化する様々な手法が提案されています。(下図) 画像引用元 しかし、そんな中で一次元畳込み層(Conv1D)を用いたモデルでは可視化の事例があまり多くありません。そこで今回はConv1D層の出力の可視化の一例についてご紹介します。 目次 本記事の目的 画像などの２次元データに対する可視化手法は数多く提案されている。 しかし、１次元データに対する中間層の可視化は事例が少ない。 そこで、１次元データを入力とする１次元畳み込み層(Conv1D)を使用したモデルを用い
リテラシーレベルeラーニング教材・講義動画配信 | 数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム
リテラシーレベルモデルカリキュラム対応教材 利用条件とアンケート 東京大学と記載のあるスライド教材の利用についてはこちら（一部スライドは冒頭の利用条件をご参照ください）。 東京大学と記載のある講義動画の利用条件は、各動画の冒頭をご参照ください。 滋賀大学と記載のある教材の利用条件はCC BY-NC-SAです。 九州大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 筑波大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 北海道医療大学と記載のある教材の利用条件はCC BYです。 東京都市大学と記載のある教材の利用条件についてはこちら 教材のアンケートはこちら モデルカリキュラムと対応する講義動画・スライド 1. 社会におけるデータ・AI利活用 2. データリテラシー 3. データ・AI利活用における留意事項 4. オプション 1. 社会におけるデータ・AI利活用 1-1. 社会で起きている変化
ベイズ統計・ベイズ機械学習を始めよう | AIdrops
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
なぜ分散は２乗の和なのか - 小人さんの妄想
Ｑ．なぜ分散は、単純な差（偏差の絶対値）ではなく、差の２乗を計算するのか？ Ａ．分散を最も小さくする点が平均値だから。（単純な差を最も小さくする点は中央値となる。） “分散”というキーワードは統計学の基礎中の基礎であり、どんな教科書にも“平均”の次くらいに載っていることがらです。 しかしながら、いきなり登場する“分散”の意味が分からず、統計学の入り口で挫折する人は少なくありません。 偏差の２乗の平均、つまり、各値と平均との差の２乗の平均を分散といい、 分散の平方根の正の方を標準偏差という。 統計で、ちらばりを表すものとして、標準偏差や分散が多く用いられる。 -- 高校の教科書（啓林館）より. 教科書にはこのように書かれているのですが、これで分かった気になるでしょうか。 ・なぜ、差の２乗を計算するのか？ ・差そのものであってはいけないのか？ ・なぜ、分散と標準偏差の２種類があるのか？ 最後の
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
企画書で使える！無料で統計データが手に入るサイト11選｜SUKIMANO
市場調査の結果など、客観的な統計データがあると企画書やプレゼン資料の信頼感がぐっとアップしますよね。 しかし、統計データを企画書やプレゼンの資料として使いたいと思っても、個人でできる調査には限りがありますし、本格的に調査するとそれなりに費用や時間がかかるのがネックです。 実はネット上には無料で統計データを公開しているサイトがあるので、企画書やプレゼンのテーマに沿った資料が手に入るなら活用しない手はありません。 無料で統計データが閲覧できるサイトを11個まとめましたので、企画書やプレゼンの資料に活用してみてはいかがでしょう。 ①総務省統計局 出典 http://www.stat.go.jp/index.htm 統計データといえば総務省統計局です。 国勢調査、人口推計、住宅・土地統計調査、家計調査、全国消費実態調査、小売物価統計調査、労働力調査などなど、さまざまな統計データを無料で閲覧できます
エラーページ - ヤフー株式会社
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「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
日本から出たことがないのでわからないのですが、日本は本当に治安が良いのですか？
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料