出たとこナントカ(仮)出たとこナントカ(仮)
ベイズの定理でプロジェクトの失敗を予測
データを確率の枠組みでとらえる「ベイズの定理」 今回は「ベイズの定理」を概説し、この定理をプロジェクト管理にどのように利用するのか説明します。「ベイズの定理」は確率論や統計学において知られている定理であり、さまざまな事象に関するデータを確率論の枠組みで取り扱うことができるという点で有用な定理です。 確率論の枠組みでデータをとらえることができるという点は、確率や統計の知識のある方にとっては特に大きな利点であるように思えないと思いますが、これがまさにベイズの定理の特徴であるということを説明します。 なおベイズの定理はさまざまな応用があります。この定理を使った内容を総じて「ベイズ的」もしくは「ベイジアン」（Bayesian）と呼びます。今回は、ページ数の都合もあり、ベイズ的意志決定に焦点を当て、特にプロジェクト管理における課題を例として説明していきます。 統計を用いた意思決定 ベイズ的意思決定の
協調フィルタリング技術を掘り下げる--ECサイトのレコメンド技術を考える（3）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回は、ECサイトのレコメンド技術の種類として、ルールベース方式、コンテンツベースフィルタリング方式、協調フィルタリング方式、ベイジアンネットワーク方式の4つを紹介した。今回は、これらのレコメンド方式をより細分化した上で、協調フィルタリングのロジックについて解説したい。 4つのレコメンド方式は、「レコメンドするために必要な情報は何なのか」、「何をもってレコメンドするためのルールとするか」という切り口で分類していると解説した。それぞれのレコメンド方式は、さらに「どの判別属性を軸にレコメンドアイテムを決定しているのか」という切り口によって細分化できる。その判別属性とは、アイテムベース、ユーザーベース、ユーザー提示情報ベースの3つだ。 例えば
科学技術振興機構 - 脳の巧みな時間順序の推定法の解明
平成1８年５月２９日 東京都千代田区四番町５－３ 科学技術振興機構（ＪＳＴ） TEL : 03(5214）8404(総務部広報室) 東京都文京区本郷２丁目１番１号 順天堂大学 総務課 TEL : 03-3813-3111 ＪＳＴ（理事長 沖村憲樹）と順天堂大学（理事長 小川秀興）は、左右両方の手に加えた刺激の順序の判断に、これまでの経験を加味した「ベイズ推定」が用いられることを明らかにしました。 本研究チームは、右手と左手に少し時間をずらして刺激を加える、という作業を何回も繰り返すと、左右の手に同時に与えた刺激が、繰り返した刺激と同じ順序に感じられるようになることを見出しました。この錯覚は皮膚の感覚器からの情報に加えて、事前の経験を総合して判断する「ベイズ推定」と呼ばれる効率の良い推定法で良く説明できました。感覚器からの信号にノイズがある場合には、ある程度経験に頼る「ベイズ推定」を行うこと
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