総務省の無料データサイエンス入門講座、終了までのタイムアップ迫る | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、総務省による「社会人のためのデータサイエンス入門」が特別開講中だ。閉講日時は3月16日の23時59分まで。学習期間は4週間なので、今すぐ始めるとギリギリ間に合うはず。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統計学の基礎を学ぶことで、活用編の「誰でも使える統計オープンデータ」をより効果的に受講できるという。 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰も
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 - ＠IT
ディープラーニングの欠点をカバー、多変量データを短時間観測して将来動向を高精度予測――東京大学の研究グループが新理論を構築：短時間多変数の結果を長時間小変数に変換 ディープラーニングでは大量の教師データを集めることが前提となる。だが長期間にわたって時系列データを集めることは難しい。東京大学生産技術研究所の合原一幸教授らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間観測したデータを使って、この前提を崩す研究成果を発表した。遺伝子発現量や風速、心臓疾患患者数などの実際の時間データに対して予測を行い、有効性を確認したという。 東京大学生産技術研究所の教授である合原一幸氏らの研究グループは、多変数からなる過去の動向を短時間だけ観測したデータから、ターゲット変数の将来の動向を高精度に予測する新しい数学的基礎理論を構築した。 一般に、生体や経済、電力網のような複雑系では、多数の変数が複雑なネットワ
応用物理学会にて「日本の大学の研究競争力はなぜ弱くなったのか？」 - ある医療系大学長のつぼやき
アカデミアと名目GDPレベルターゲティング (TIM) 2016-04-03 11:47:36 豊田先生 大変わかりやすいまとめをありがとうございます。 選択と集中は、国策としては持続性が無いということが客観的に示されていて、今後の予算折衝でもとても有用なのではないかと思いました。 最後のスライドの方にある、最悪の借金財政という点ですが、素人考えで恐縮ですがアカデミアとして名目GDPレベルターゲティング(NGDPLT)を支持するというのも、今後必要なことではないかと思われます。 先進諸国の名目GDP(自国通貨建て)は毎年成長しているものの、日本はここ20年ほど停滞しております。先生のご指摘通り、日本の公的資金の投入量は先進諸国の中でも低いのですが、対GDP比でも低い推移です。 この場合、公的資金の対GDP比率を上げるか、GDPそのものを上昇させるかという選択肢が考えられます。 受給ギャップ
CNN.co.jp：「赤ワイン健康説」の著名研究者、論文の多数に捏造発覚
（ＣＮＮ） 米コネティカット大学は、赤ワインの健康効果を説いた同大教授の研究にデータの捏造（ねつぞう）があったとする学内の調査結果を発表した。 捏造を指摘されたのは、同大医学校で心臓血管研究所長を務めるディパク・Ｋ・ダス教授。大学の調査委員会が３年がかりで調べた結果、少なくとも１４５回にわたって研究データが捏造されていたと判断した。捏造は７年の間に科学誌などに発表された２６本の記事に及ぶという。 ダス教授は赤ワインなどに含まれるポリフェノールの一種、レスベラトロールと心臓の健康との関連を調べた研究で有名。この分野で多数の論文を執筆し、その多くは米国立衛生研究所の助成を受けていた。 しかし２００８年、米当局に匿名情報が寄せられたことをきっかけに、大学側が調査を開始。ダス教授が実験結果を不正に操作し、一貫したデータが出たように見せかけていたケースがあることが判明したという。ただし、この操作によ
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