機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 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) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
感度とか特異度とか | Tech Blog | CRESCO Tech Blog
何がどう違うのでしょう? 何でたくさんあるのでしょう? もちろん本やウェブで調べれば出てきますが、意外とすっきり簡潔に解りやすくまとめた資料がありません。いろいろな人に説明せねばならない機会も増えたし、それではということで自分で説明図などを作ってみました。
世界最大のeコマース事業者の精度とノウハウをお手軽に ―AWSのAIサービス「Amazon Personalize」「Amazon Forecast」 | gihyo.jp
世界最大のeコマース事業者の精度とノウハウをお手軽に ―AWSのAIサービス「Amazon Personalize」「Amazon Forecast」 アマゾンウェブサービスジャパン（以下、AWSジャパン）は10月29日、同社が提供するマネージドな機械学習サービス「Amazon Personalize」と「Amazon Forecast」に関する報道陣向けの説明会を行いました。いずれのサービスともに、昨年11月の「AWS re:Invent 2018」で発表されたもので、すでに東京リージョンでも一般提供が開始されています。 この2つのマネージドサービスは、AWSの親会社であるAmazon.comが20年間に渡って小売事業者として培ってきたテクノロジやノウハウが投入されており、マシンラーニングの知識や経験をもたない一般的なビジネスユーザでも簡単に利用できることから、企業規模を問わずに急速に国
WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
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チャットコミュニケーションの問題と心理的安全性の課題 #EOF2019