ベイズ推論：いつも何度でも尋ねられること
このページをご覧頂き、ありがとうございます。 「ベイズと最尤のどちらが正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 「事前分布は何が正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 ここでは、できるだけ短く、その質問についての返答を述べます。 １．正しい統計的推論は存在しない 統計学が扱う問題では、ほとんどの場合、基礎となる確率がわからないので、 特別な場合を除いて、正しいモデル・正しい事前分布・正しい推論というものは存在しません。 条件が不足したり過剰だったりして答えられない問題のことを【不良設定問題】と いいます。 統計学は不良設定問題を扱う学問です。 この世にあるほとんどの問題は程度の違いこそあれ、みな不良設定です。 まずは「統計学は不良設定問題を扱う学問である」ということを理解しましょう。 基礎となる確率が定められていなければ【正しい統計的推論】は存在しません。 （注） 基礎となる確率
人にうれしいAIのためのUXデザインガイド（People + AI Guidebook）
はじめに 「人にうれしいAIのためのUXデザインガイド」にようこそ。 このガイドブックは、人間中心のAIプロダクトをつくるのに役立ちます。一般的なミスを避け、優れたエクスペリエンスをデザインし、AIによるアプリケーションをつくることに集中できるようにします。 本ガイドブックは、ユーザーエクスペリエンス（UX）の専門家やプロダクトマネージャーが、開発チームとともに、AIに人間中心のアプローチをするための手助けになります。もちろん、このガイドブックは、より人間中心の方法でAIプロダクトをつくりたいと思っている、あらゆる立場の人にとっても、役立つことでしょう。 6つの章があり、それぞれに演習、ワークシート、リソースがあります。ガイダンスを具体的な行動に変えることができるようになっています。 ユーザーニーズ + 成功の定義 データ収集 + 評価 メンタルモデル 説明 + 信頼感 フィードバック +
定式化の結晶 - 小人さんの妄想
・問題とは、何が問題なのかが分からないことが問題なのである。 ・明確な質問の形にできたとき、問題は８割以上解けている。 ・数学とは、解法の寄せ集めではなく、言語である。 -- 詠み人知らず。 学生の頃、先生からこんな話を聞いたことがあります。 『分析化学の仕事は、良いサンプルを準備するところまで。あとは分析機器が答を出す。』 それまで私は分析化学というものに、試薬の色が変わったとか、沈殿したとか、そんなイメージを思い描いていました。 ところがこのイメージは、現代の分析化学には当てはまりません。 分析の主役は、高度に発達した分析機器 〜 Ｘ線回折、ＮＭＲ、クロマトグラフィーといった一群の機械装置なのです。 もちろん試薬の色や沈殿が無くなったわけではないのですが、それらはすでに現在の主流ではありません。 数ある分析機器の中でも、私が特に驚いたのは「Ｘ線回折装置」でした。 これを使うと、タンパク
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「データは真実」はほんとうか