システム部の福原です。 最近はデータ分析事業に従事しています。 社でも新しい取り組みで、試行錯誤の毎日です。 また、個人としてもデータ分析の基礎を学びたいと思ったので、統計学の勉強をしています。 そこで、いろいろなところで紹介されている統計学入門を読んでみました。 https://www.amazon.co.jp/dp/4130420658 この書評を書いてみたいと思います。 はじめに、至極簡単に読んだ感想をお伝えしておくと、統計の基礎を一通り学びたい人におすすめできると思いました。 詳しい感想・読んだ印象は一番最後にまとめてあります（目次からも飛べます）。 それでは、内容紹介に入っていきますので、この本の内容が気になる方は読んでみて下さい。 大まかな内容紹介 多数の数字データの特徴や傾向を知りたい。 特にそれぞれのデータではなく、全体的な傾向が知りたいと考えたとします。 そのための数字デ
国友直人のホームページ
私のホーム・ページにようこそ 制作協力：福井崇人・一場知之/最後の訂正:2023年1月15日 [ 英語 | 日本語 ] 研究・教育活動の主な分野 統計学、計量経済学、数理・計量ファイナンス、経済統計学、データサイエンス(統計科学) 最近の活動 社会協力活動 国土交通省第三者委員会委員(建設工事受注動態統計調査の不適切処理問題, 2021.12.23-2022.1.14) 報告書, 国土交通省 研究協力 経済時系列解析プログラム・季節調整法X12SIML(佐藤整尚先生, 2023.2.1) 日本語解説, 英語解説 新刊 「データ分析のための統計学入門」("OpenIntro Statistics, 4th Edition" by D.Diez, M.Cetinkaya-Rundel and C.Barr, 日本語印刷版(誤植訂正版), 日本統計協会, 小暮厚之氏・吉田靖氏と共訳,2021年3
生存バイアスとは、何かしらの選択を行った人や物事のみを基準に判断することで、その選択を行わなかった人の場合を考えないバイアスのことです。この生存バイアスを有名にしたエピソードの1つである「第2次世界大戦中の爆撃機の損傷」を検討した統計学者のエイブラハム・ウォールドについて、数学の歴史に関するエッセイサイト・Privatdozentが解説しています。 The Legend of Abraham Wald - by Jørgen Veisdal https://www.privatdozent.co/p/the-legend-of-abraham-wald ウォールドは、第二次世界大戦中、敵の射撃による爆撃機の損傷を最小限に抑える方法を検討していました。この時、海軍分析センターの研究者は「任務から戻った航空機で損傷が最も多かった場所の装甲を厚くするべきだ」と主張しました。 この時の損傷分布デー
0.はじめに 『現代数理統計学の基礎』(久保川達也 著)の章末問題の答案を作成する．略解は久保川先生がこちらのサイトに掲載して下さっているが，「略解」なだけあって途中式がかなり端折られていたり，エレガントすぎて凡人では思いつきようのない解答だったりするので，多少計算がゴツくなったとしても庶民的な答案を心がける．また必要に応じて答案とは別に必要な知識の確認を行う． 各リンクから問題の方針と答案に飛べる． 1.確率 (易) ベン図書く (易) 和事象，積事象の性質 (易) 条件付き確率と同時確率 (易) 部分集合についての確率 (易) 条件付き確率の典型問題 (易) 条件付き確率の典型問題2 (易) 因果関係と相関関係，独立性 (易) 和事象と確率の和 2.確率分布と期待値 (標準) 分布関数，密度関数の定義 (標準) 分布関数，密度関数の定義2 (標準) 分布関数，密度関数の定義3 (標準)
統計検定(R)は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。 0.はじめに この記事は統計検定1級(R)を受けた著者が自身の実施した勉強の仕方や、有益だった書籍やwebコンテンツをまとめたものです。これから勉強を始める方の見通しになるようにしたつもりです。他の合格者の方も同じように書かれていますから、コレ以外にも良い方法はあるかもしれませんので参考程度に考えて下さい。 なお応用に関しては理工学の受験だったため、それを中心とした解説を行います。 これまでにも過去の合格者で同じような情報を書いている人はいましたが時代の変化と共に教材もアップデートされ傾向も変わりつつあります。こちらは2023年末に執筆しているため、その時点の情報を元に著者がやって良かった教材などを中心に紹介しています。将来陳腐化している可能性は十分にあるので、必要に応じて取捨選択してください。 結論が知りたい人は先に最後の方
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト どの企業のマーケティング担当者も、自分が属する市場や自分の会社の商品の需要予測ないし購買行動の予測に関心があると思います。それらを予測できる手法として、ディリクレNBDモデルが候補にあがると思います。 以前、『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』を読んだ際に、需要のシミュレーションにディリクレNBDモデルが使えるということを知りましたが、繰り返し利用するサービスや消費財向けのアプローチなのかなと思って、自分が扱うサービスへの適用可能性の低さか
統計学の名著 (入門書) - マーケティング過多の中で、何はともあれまずはこの6冊の名著から(随時更新)
統計学の名著６冊 + 問題集 専門家でもないのに思いっきり地雷を踏み抜きますが、最近の統計学は本当にマーケティング過多ですね。MITのコースの為に、OAZOの中で1hくらい統計の本を物色しましたが、やはり名著はそんなに頻繁には出ないんだなという普通の結論になり、1冊も買わずに既に持っているものの復習だなという結論になりました。 時代の流れに打ち勝てる名著は価値は変わらないですね。ここにあげた以上の内容ということになると、個々人の業務上の必要に応じた範囲に特化した本であるとか、論文になるかと思います。 過去記事 Statistics and Data Science from MIT will start soon http://touya-fujitani.blogspot.com/2018/08/statistics-and-data-science-from-mit.html?view
こんにちは、nooyoshです。2019年11月に実施された統計検定1級（統計数理・統計応用）に合格（統計応用は優秀成績賞）いたしましたので、そのあたりのことを書きます。 教科書 DeGroot&Schervish の "Probability and Statistics" をやりました。海外の古本販売サイトAbeBooks( https://www.abebooks.com/ )で買ったインド版の古本です。 ここに注釈などを自分で書き込んで読んでいきました。スタバで少しずつ読み進めていました。途中ブランクが一年ぐらい空いて、結局二年弱ぐらいかかったかと思います。演習問題については、"Student Solutions Manual for Probability and Statistics"という解答集をAbeBooksで購入し、やっていきました（この本は奇数番号しか答えがついていな
細胞の理論生物学の学び方(学部前期向け)
独学をする時の注意点 ここに記載した教科書はあくまで目安です。 前提となる知識や定番の記法やお約束がわからずに教科書や論文を読んでも理解はできません。特に初学の場合は、自分に馴染みのある問題を手がかりにした教科書を探すほうが早いです。いきなり分野の名著を無理に読むより、学生向けに書いたテキストのほうがよっぽど理解は進みます。 また数学や物理の基礎の場合は、必ずしも最新の教科書がいいわけではなく、昔の教科書のほうが良いこともしばしばあります。今の自分にあった教科書を見つけられるのは自分だけなのです。 数学基礎 理論生物学の教科書を読む場合、どうしても最低限必要となる数学(微分方程式・線形代数・ベクトル解析・確率統計など)があります。ここではその基礎的な数学をまとめます。 また志賀先生の30講シリーズは、数学的厳密さより各分野の気持ちを重点的に記載しており副読本として使うととてもよいです。 数
【選考直結型】RECRUIT INTERNSHIP for Data Specialists 2024 | EVENT | Engineering at Recruit
※上記事例は全て社内セキュリティレベルと同様の環境下にて運用を行い、ご参加いただく学生の皆さんと機密保持に関する誓約を締結し、契約期間のみデータに触れることができる形で情報管理をしております。 過去の参加者の声 ・リクルートのデータスペシャリストとして１ヶ月半インターンシップに参加しました！ ・【リクルートインターン参加記】BigQueryの全社的なスロット利用状況を可視化するツールの制作 ・VertexAIを利用した機械学習モデルにおける評価・分析パイプラインの構築 こんな方にオススメ ・国内最大級の膨大なデータを扱い、プロダクトを改善するための施策立案〜推進、新たな機能の拡充・開発、中長期を見据えた事業戦略の提案など、データを使用した専門スキルをベースに新たな価値の創造に貢献したい方。 必須スキル・経験 ※下記のスキルのうちどれか一つ有している方を対象としています。 ・数理統計学/解析
日本でも自宅待機軽症患者の死亡が報道されたが、アメリカ医師会雑誌には軽症者を隔離しないと感染拡大は止まらないという論文が発表された。日本も緊急に軽症患者の隔離を進めるべきだ。 ◆JAMA「アメリカ医師会雑誌」、武漢を例に分析 今年4月10日のAmerican Medical Association（AMA＝アメリカ医師会）がウェブサイトで出版している学術誌JAMAは、“Association of Public Health Interventions With the Epidemiology of the COVID-19 Outbreak in Wuhan, China”（中国武漢におけるCOVID-19 のアウトブレイク疫学に対する公衆衛生的介入による関連性）という論文（以下、論文）を掲載した。 論文の作者は武漢にある華中科技大学やアメリカのハーバード大学の研究者（博士）など5名で
統計検定1級・準1級・2級のウェブ上の受験体験記へのリンク集。合わせて、1級・準1級・2級の対策にどのような参考書等がよく使われているかを紹介。 はじめに 本記事は、統計検定のウェブ上に公開されている受験体験記をまとめたものである。統計検定は、統計学に関する知識などを問う試験であり、一般財団法人統計質保証推進協会が実施している。統計検定には1級・準1級・2級・3級・4級があるが、本記事ではこのうち1級・準1級・2級の受験体験記のみ紹介する。 以下、1級から順に級ごとに受験体験記へのリンクと、体験記の中で推奨されている参考書・ウェブサイトを挙げる。統計検定をこれから受験しようとしている人にとって、参考になればと思う。 他の人の勉強方法を参考にして、合格を目指そう [1] 。 出題範囲の変更に関する注意 なお、以下に示すように、統計検定の出題範囲は過去に何度か変更されている。 2017年：準1
こんなツイートを見た． 論理学を勉強しようとして，論理哲学論考とかいう怪文書 (失礼) を手に取っちゃうの，ほんとうにかわいそう．— Masaki Haga (@silasolla) 2023年3月9日 『論理哲学論考』は哲学書として大事な本らしいが，「論理」を勉強したい人間が最初に手を出してよい本でないことは間違いない．こういうことを防ぐためにも次のような記事の更新をたびたびしてきた． sokrates7chaos.hatenablog.com しかし，この記事は単に論理学およびその周辺領域の本を並べてコメントしているだけなので，上記の事態を防げていないような疑惑が常々あった．「論理」の「何を勉強すればよいか」がわからんから「とりあえず，有名な本を手に取ればいいだろう」という発想をし，結果上記のツイートのような事態になるわけだが，「何を勉強すればよいか」について『論理学およびその周辺領域
こんにちは、クルトンです！ 以前に統計検定1級の勉強法について記事を出したのですが、そこで勉強法として「まとめノートを作る」というものを紹介しました。 kuruton.hatenablog.com そこで、この記事ではまとめノートの作り方について詳しく説明しようと思います。 なぜまとめノートを作るのか？ 具体的な内容 確率分布のまとめ 他の部分のまとめ 良く使う公式 良く使う言い回し 用語集 解法パターン やりがちなミス 最後に なぜまとめノートを作るのか？ これは上の記事でも説明したのですが、まとめノートを作ることには 分からなかった部分がまとめノート1冊にまとまっているので、2周目の解きなおしが楽になる テキストの内容をまとめながら読むことで、漫然と読む場合に比べてしっかりと理解できるようになる 「この1冊を完璧にすれば過去問は解ける」という状態を作ることで、ノートが精神的な支えになる
スキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2020年9月4日、「徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集」を株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）より出版することをお知らせいたします。本書は、機械学習や深層学習およびそれらに必要となる数学的な知識を網羅的に身に付けながら、最先端の技術動向までを学べる内容となっており、日本ディープラーニング協会認定のE資格（AIエンジニア資格）の対策問題集としての用途の他にも、深層学習や機械学習のレベルチェックをしたい技術者の方にも必携の書となっております。 ■背景 世界的に深層学習（ディープラーニング）の活用が本格化する中、ディープラーニングの理論の深い理解や実装時の手法選択の知識獲得に役立つ資格として、E資格の受験者数は２年間で約２倍に増加しております。*
戦略ファーム時代に読んだ700冊程度の本をまとめています I.戦略領域 企業参謀 https://amzn.to/2WnExFT 当初、いまいち戦略というものが掴めきれず迷子になっていた時に「大前研一はこれだけ読め」と教わった本。大量に出ている他の大前本を読まなくて済むのが見過ごせない大きな価値 戦略サファリ 第2版 https://amzn.to/3csZg0t 経営戦略の本を読み漁るも、実プロジェクトの方が全くもって学びになるという普通の感想をもち、俯瞰での戦略論を求めるようになる。いやあ懐かしい 企業戦略論【上】基本編 競争優位の構築と持続 Jay Barney https://amzn.to/3dJjVxB 任天堂の戦略の妙に気が付きはじめ、ベースか似通ったものはないだろうかと思うようになった時にJay Barneyにはまりはじめる 経営戦略全史 https://amzn.to/3
![[戦略コンサルティング時代に読んだ本700冊まとめ]｜touya_fujitani](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/81cd9805d9b58d661d5dbe51453abd0b1976eade/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F29917742%2Frectangle_large_type_2_8eb79eebf9d15aa0a03c3422d9fc3a82.jpg%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
社会人大学生の足跡
大学の選定基準 履修登録 学力の推移 私はIT業界でフルタイムの仕事をしながら2019年から通信制の大学カリキュラムに取り組んでいます. この記事では私自身の経験に基づき,大学の選定方法や入学後の実態を紹介します. 記事の内容は不定期に更新する予定です. 大学の選定基準 私は帝京大学 理工学部 情報科学科 通信教育課程に所属しています. 帝京大学 情報科学科は通信制でありながら「工学」の学位を得られる学科です. 大抵の通信制大学が経営,経済やその他文系の学位取得にターゲットを絞っている現状では稀少性があります. コンピュータサイエンスに繋がる数学をやりたくて大学入学を決めた私としてはこれが決め手となりました. （経済学でも数学をガンガン使うことを知るのは大学入学後です） 学習形態は違えど現役の通学生と同じカリキュラムで同じ試験を受けることになるので,通信制だからといって金で学位を買う事にな
1. KL-divergenceとは? 1.1 定義 1.2 基本的な性質 1.3 KL-divergenceは距離なのか？ 2. 諸量との関係 2.1 KL-divergenceと相互情報量 2.2 KL-divergenceと対数尤度比 2.3 KL-divergenceとFisher情報量 3. 参考書籍 !! お知らせ（2020.06.10） * こちらの記事の英語版を公開しました．よければご覧ください． Here is the english translation of this post. Please check it if you want. 1. KL-divergenceとは? 統計学や情報理論をはじめとした広い分野で、KL-divergence*1はたびたび登場します。KL-divergenceは、「尤度比（尤もらしさを比較する尺度）を log 変換し（乗算操作を線
東京大学令和3年度学位記授与式 答辞（第一部） - Han Bao
本日は先生方並びにご来賓の皆様のご臨席、また藤井総長ならびに宗岡校友会会長からのお言葉を賜り、誠にありがとうございます。修了生を代表して、皆様に心より厚く御礼を申し上げます。 新型コロナウイルス感染症下での学位記授与式も今年度で第三回目となりますが、まだ先の見えない感染状況の中にも拘わらず、ここ一年ほど国際情勢が大きく揺れ動いています。目立ったものだけでも、米国連邦議会襲撃事件にはじまり、ミャンマー国軍クーデター、アフガンのタリバン政権復権、そしてまさに先月ウクライナにおいて軍事作戦が開始しました。これらの国際情勢は様々な歴史的要因が絡まった複雑な問題ですが、誤解を恐れずに言えば「価値観の相違と分断」がもたらした問題と言えるでしょう。また、感染症対策を巡っても各国政府には感染状況と市民の自由のバランスをどのように取るのかという難問を突きつけられています。この問題も、公衆衛生と個人の自由とい
統計学の理解にあたって行っておくとよい重要な演習について、$100$題を厳選して取りまとめを行う予定です。 それぞれの主要トピックの導出の流れを取り扱ったり、解答・解説ありきで作成を行なったりなど、理解度の確認用の問題ではない場合も多いので、$1$周目については解答を読みながら理解する形式で進めると良いと思います。解法を抑えて類題が解ければ十分なものが多いです。 確率・確率分布 確率分布② Q.$1$ 超幾何分布と母分散の有限修正 Q.$2$ 重複組合せと負の二項分布 Q.$3$ 多項分布 Q.$4$ コーシー分布 Q.$5$ 対数正規分布 「確率分布①」は「基本演習$100$選」で取り扱いました。 区間推定 等比数列の和・マクローリン展開と離散確率分布の確率母関数 Q.$1$ 確率母関数の定義と期待値$E[X]$・分散$V[X]$の対応 Q.$2$ ベルヌーイ分布・二項分布の確率母関数と
こんにちは。じーむです。 念願かなって、統計検定1級に合格しました！ これで学生の間にやりたかった勉強はひと通り済んだ気がします。 せっかくなので試験の対策について書こうと思ったのですが、基本的に過去問を解いて分からないところを調べるだけの作業なので、大したことはやっておりません。 そんなわけで、あまり有益なことは言えませんが、ダラダラ書きます。 統計検定1級ってどんな試験？ 統計検定の一番上の級です。準1級までと違って、「統計数理」と「統計応用」の2つの試験があり、両方に受かることで認定されます。 統計数理というのは積分コンテストのことで、積分ができると受かります。 統計応用は、より実際(？)に即した問題で、受験時に人文科学・社会科学・理工学・医薬生物学の4分野があり、受験時にどれを受けるか決めます。自分の専攻に近いものを選べば良いと思いますが、インターネットで調べたところ、理工学は統計
日本語で読める統計学史に関する書籍（途中：日本の統計学史に関するものは省いています．） - Tarotanのブログ
取り急ぎ，日本語で読める統計学史に関する書籍を，いくつか紹介します． 統計学史の専門家が書いた専門書だけではなく，軽めの啓蒙書や伝記も含めます． 書籍だけを挙げることにして，論文は取り上げません． 翻訳書や廃版になっている書籍も取り上げます． 現在（1月31日段階）では，日本の統計学史に関する書記は挙げていません． 統計学史をはじめとして史学の正式な教育を私は受けておらず，趣味の範囲を超えないので，全然，網羅しきれていないと思われます．また，以下で取り上げるのは，日本語で書かれた書籍のみです． 皆さんのお勧めの書籍があれば，Twitterアカウントの@BluesNoNoまで教えてください． 統計学自体もあまり知らない方向けの軽めの読み物 Salsburg, D.S.[著], 竹内惠行・熊谷悦生[翻訳]（2006:翻訳書）『統計学を拓いた異才たち』日本経済新聞出版（2010年に文庫化，原題
AWSが支えるCOVID-19との闘い②ー科学的知見を社会に発信ープロジェクト分析リーダ・慶應義塾大学 野村准教授に訊く舞台の裏側 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWSが支えるCOVID-19との闘い②ー科学的知見を社会に発信ープロジェクト分析リーダ・慶應義塾大学 野村准教授に訊く舞台の裏側 全4回に渡ってお届けする連載ブログ「AWSが支えるCOVID-19との闘い」。前回に引き続き、第2回では、プロジェクト分析リーダである慶應義塾大学 野村准教授に、神奈川県を皮切りに始まったプロジェクトのローンチから、他県への展開、疫学的知見・分析手法・ノウハウを一般社会へ広く公開・還元したエピソードをご説明いただきます。 LINEアカウント「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」のローンチ 2020年3月5日、LINEを活用した新型コロナウイルスに対する個別情報提供システム「新型コロナ対策パーソナルサポート（行政）」の運用を始めました。日本が新型コロナの感染拡大の入り口にあった当時、「今すぐ可能なアプローチで
2021年7月17日紙版発売 2021年7月14日電子版発売 中井悦司 著 A5判／256ページ 定価2,948円（本体2,680円＋税10%） ISBN 978-4-297-12233-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto この本の概要 機械学習を基礎から理論的に学びたい，そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し，全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新，これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え，最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず，逆に，機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされて
www.youtube.com これを観て思った事。 この動画のように、統計的仮説検定をおこなう際に、帰無仮説を、知りたい現象や理論そのものに基づいて立てるのって、見かける場合がありますね。動画のように、感じる・感じないとか、薬が効く・効かないといったものです（それぞれ、後者を帰無仮説として、その否定の前者を対立仮説とする）。 けれど、ほんとうを言えば、あまりこういう仮説の立てかたは、するべきではありません。と言うのは、統計的仮説検定における仮説はあくまで、文字通りに統計（学）的な仮説であって、これは、実証したい理論的仮説から導かれる作業仮説として扱うべきものであるからです。 たとえば、ある病気を治す事を期待して薬が開発されたとします。ここで確かめたいのは当然、この薬は病気に効くというものです。で、この確かめたい理論に基づいて、 対立仮説 薬が効く 帰無仮説 薬は効かない と立てたくなる…
Nano's blog
小学生の頃 ほとんど何もしていませんでした。小学校の授業で「hello, hello, hello how are you?」の歌を歌ったことと、2週間だけ公文式の英語の無料体験をしたことを覚えています。 中学生の頃 学校 人並みに真面目に英語の授業を聞いていました。 また、英語の先生の方針で、一日一ページ英語の勉強をして提出する課題があったので、教科書の英文の写経や、不規則動詞の活用系などを１ページ分勉強していました。 塾 中学に進学してから、塾でも英語を扱うようになりました。 3年間を通して、VITAL 3000という英単語帳を頑張って覚えていました。また、塾のテキストで、中学文法をほとんど完璧に覚え込みました。この頃の勉強が後の英語学習の土台になっていたと思います。 また、中学２年生の頃に英検３級を受けて合格し、中学３年生の頃に英検準２級を受けて不合格でした。リスニングが圧倒的に弱か
数理統計学の入門的な内容を扱います。 データ整理の基本的手法 I: 記述統計の概要,１次元データの整理 データ整理の基本的手法 II: 2次元データの整理, 単回帰分析，重回帰分析 確率の定義 確率の独立性, 条件付き確率, ベイズの公式 確率変数と確率分布 I: 確率変数, 確率分布等 確率変数と確率分布 II: 確率変数の期待値, 分散や確率変数の関数, 特性関数，モーメント母関数等 確率変数と確率分布 III: 多数の確率変数の同時分布と独立性等 具体的な離散確率分布について: 二項分布, ポアソン分布等 正規分布とその関連する話題：正規分布の性質，二項分布の正規近似，シュタインの等式等 極限定理：様々な収束概念，大数の法則，中心極限定理等 点推定: 不偏性, 有効性, 一致性, フィッシャー情報量，クラメール・ラオの不等式，最尤法等 区間推定: 母比率, 母平均 (分散既知), 母
K. Pearsonの「記述」は，「記述統計学」の「記述」とは異なるだろう（たぶん） - Tarotanのブログ
執筆者：小野裕亮 2022年4月4日追記：統計学史の専門家から聞いた意見とアドバイスを，以下のブログ記事に述べています． ＜「統計学は科学の文法である」とKarl Pearsonは言った＞および＜K.Pearson=記述統計 vs R.A.Fisher=推測統計＞という言説に関して - Tarotanのブログ このブログ記事では，伊勢田（2021）での大塚（2021）のP.19に対する指摘に関係するかもしれない情報として，現段階で私が知っている限りことですが，次の2点を紹介したいと思います． K.Pearson『科学の文法』における「記述」は，現在のハウツー本で紹介される「記述統計学」の「記述」とは違う意味で使われているだろう． ＜「統計学は科学の文法だ」by K.Pearson＞とのネット情報をたまに見るが，少なくとも『科学の文法』の中で，少なくとも直接的には，K. Pearsonはそん
深層学習の原理に迫る - 岩波書店
第三次人工知能（AI）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープ・ラーニング）は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。 まえがき 第1章 深層学習の登場 第2章 深層学習とは何か 第3章 なぜ多層が必要なのか 第4章 膨大なパラメータ数の謎 第5章 なぜパラメータの学習ができる？ 第6章 原理を知ることに価値はあるか 引用文献 今泉允聡（いまいずみ まさあき） 1988年に宮城県仙台市に生まれる。2007年に私立開成高校卒業。2011年に東京大学文学部卒業。2017年に東京大学経済学研究科博士課程を修了し博士号取得（統計学専攻）。統計数理研究所助教などを経て、2020年より東京大学総合文化研究科先進科学研究機
前回はこちら。 今回は不偏推定量について詳しく見ていきました。いつも以上に盛り上がった! 平均二乗誤差とそのバイアス・バリアンス分解 推定量の「よさ」について 真のパラメータについて何も分からない場合 パラメータについて多少知識がある場合 所感 クラメルラオの下限 フィッシャー情報量 最良線形不偏推定量 次回 平均二乗誤差とそのバイアス・バリアンス分解 PRMLなど機械学習の観点でも頻出の話題。 推定量のよさの指標には色々あるが、真のパラメータと推定量の二乗の期待値である平均二乗誤差が小さければ小さいほどよいと定義する。すると、平均二乗誤差はバイアス(の二乗)とバリアンスに分解できる。平均二乗誤差が一定だとすると、バイアスorバリアンスのどちらかをよくしようとすると、どっちかが悪くなってしまうトレードオフの関係にあることは、推定量のよさを考える上では頭に入れておかないといけない。 そして、
昨今、AIをはじめとしてデータ分析に関する話題をニュースで見かけることが増えました。それによって、データ分析について学習したいと考えている方も多いのではないでしょうか。 データ分析の基礎となるのが統計学であり、統計に関する知識や活用力を評価する試験として「統計検定」があります。 統計検定に合格すれば統計に関する確かな能力を有していることの証明となり、就職や大学院への入学などでもアピールすることもできます。 この記事では、80,000 名以上の受講生に AI・データサイエンスの教育を行ってきたキカガクが、統計検定について詳しくお伝えします。 検定の詳細や取得のメリット、学習方法について解説していきます。ぜひ最後までご確認ください！ 目次 統計検定とは？ 統計検定の概要 統計検定取得のメリット 統計検定の試験概要と学習方法 統計検定 4 級 統計検定 3 級 統計検定 2 級 統計検定準 1
1.この記事で達成したいこと#以下 4 点の内容を書き留め、次年度の履修登録の参考にしたい 単位取得状況授業を受講してから自分に起きた変化今年度の履修戦略と次年度に向けて授業のひとこと感想また、学割ネタも箇条書き程度だけど書いておきたい 公開後に出てきたネタ 2.前提#2021 年 4 月に大学 2 年生に編入学今年度はコロナ情勢を踏まえて リモート環境での受講 となっている。次年度以降もこの体制が続くか不透明。そもそも通信制といえども全ての授業をフルリモート、オンラインで完結できるわけではない。スクーリングというキャンパスに足を運んで受講する授業もある。cf. スクーリング - Wikipedia働き方もほぼフルリモート、在宅勤務とスキマ時間を大学の勉強に充てることができている。これは仕事と学業の両立にかなり大きく貢献しているはず。また授業ではどんなことを扱うのか？教科書は何を使っている
日本語データセットを用いたMPT-7Bのファインチューニングおよび性能評価とチャットボット構築 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 このたびブレインパッドは、LLM/Generative AIに関する研究プロジェクトを立ち上げ、この「Platinum Data Blog」を通じてLLM/Generative AIに関するさまざまな情報を発信をしています。 最近、オープンソースかつ商用利用可能なLLMを日本語に対応させるファインチューニングが注目を集めている中、商用利用可能な日本語データセットを用いてMPT-7Bをファインチューニングしてみました。 はじめに こんにちは、アナリティクスサービス部の内田です。 最近、オープンソースかつ商用利用可能なLLMを日本語に対応させるファインチューニングが注目を集めています。上記のようなLLMを使用すれば、ChatGPTやそのAPIとは異なり、オンプレ環境やクラウド環境で実行する場合
LWのサイゼリヤ
無職のオタクのブログです。 /* メモ トップ記事更新：24/4/29 2020年4月以降の記事は全部載せたがそれ以前の記事は絞っている 人気記事に★マークつけた */ ■『魔法少女七周忌♡うるかリユニオン』掲載中 あれから七年、皆が魔法を拗らせた。 元魔法少女と元敵幹部が再会するガールミーツガール。 www.alphapolis.co.jp ■アニメ・映画感想 ボーはおそれている 16bitセンセーション 君たちはどう生きるか ★ぼっち・ざ・ろっく ★リコリス・リコイル ウマ娘 プリティーダービー Season2 ★劇場版 少女☆歌劇 レヴュースタァライト ★シン・エヴァンゲリオン劇場版𝄇 Re:ゼロから始める異世界生活(第2期前半) 遊戯王ZEXAL 仮面ライダー555 傷物語 ウォッチメン プリンセスコネクト！Re:Dive 遊戯王5D's PSYCHO-PASS アキハバラ電脳組
【2022年9月最新】測度論的確率論のおすすめ本8選【教科書/参考書/入門書/名著】 | Quant College
Quant College フォロワー4万人超えの管理人による金融工学解説サイト。デリバティブの仕組みとプライシング(時価評価、価格計算)の方法、金融工学・数理ファイナンス、機械学習をできる限り数式なしで簡単にわかりやすく説明。デリバティブや仕組債の商品性についてメリット・デメリットやリスクを数式なしで直観的に説明。おすすめの本やUdemy講座を感想とともに紹介・レビュー。クオンツの新卒採用・就活や中途採用・転職活動に関する記事まで網羅。 こちらもおすすめ 【2023/6/30まで】Springer書籍が激安セール中なので金融工学関連本をピックアップ | Quant College 計算演習 確率解析（伊藤の公式編）をリリースしました。 | Quant College 計算演習 確率解析（ブラウン運動編その１）をリリースしました。 | Quant College クオンツ転職/就活FAQ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 2020年、あけましておめでとうございます。年末に自分自身を振り返ろうと思ったのですが、結局データ分析と勉強しかしていないわけで、書籍を振り返ろうと思うに至りました。私の知り合いのデータサイエンティストはだいたい全冊持っているであろうと思われますが、良い本だと思うので思い出していただければ幸いです。 1.『ベイズモデリングの世界』（岩波書店） 基本的に階層ベイズモデルを使って、個体ごとの異質性を考慮した分析手法が提案されています。前半はオムニバス形式で様々な
日本の統計学導入と唯物弁証法
Tarotan @BluesNoNo (1/9) すべてではないが，初等統計学の教科書やハウツー本での説明は，無歴史化・匿名化されているものが多いと私は思う．例えば，「母集団 vs 標本」という枠組みを，いつ誰がどうやって使ってきていたかについては，ほぼ触れられていないと思う．しかし，日本でも，戦中～戦後まもなくぐらいまでは， 2020-12-20 09:40:09 Tarotan @BluesNoNo (2/9)（戦前に主流だったドイツ社会統計学だけではなく）推計学／推測統計学／数理統計学／統計数理においても，増山元三郎・北川敏男などによって統計学史が語られていた． そこで語られた統計学史は，私なりに劇画化すると，次のようなものである（以下は増山元三郎によるもの）． 2020-12-20 09:40:09 Tarotan @BluesNoNo (3/9) ＜高度な数学を用いた推計学は，大
スキルアップAI、日本初となるE資格向け問題集を出版。機械学習や深層学習の最新手法から必要な数学までを網羅的に解説：時事ドットコム
スキルアップAI、日本初となるE資格向け問題集を出版。機械学習や深層学習の最新手法から必要な数学までを網羅的に解説 ［スキルアップAI株式会社］ ～発売2年で8刷を超えるロングセラーとなったAIジェネラリスト検定（G検定）の黒本に続き、スキルアップAIが業界初となるAIエンジニア資格対応の問題集を出版～ スキルアップAI株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：田原眞一、以下スキルアップAI）は、2020年9月4日、「徹底攻略 ディープラーニングE資格エンジニア問題集」を株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）より出版することをお知らせいたします。本書は、機械学習や深層学習およびそれらに必要となる数学的な知識を網羅的に身に付けながら、最先端の技術動向までを学べる内容となっており、日本ディープラーニング協会認定のE資格（AIエンジニア資格）の対策問題集として
少数データでGANを学習させるテクニック
3つの要点 ✔️ たった10枚でGANのfine-tuningに成功 ✔️ フィッシャー情報が重要 ✔️ Elastic weight consolidationがGANでも有効 Few-shot Image Generation with Elastic Weight Consolidation written by Yijun Li, Richard Zhang, Jingwan Lu, Eli Shechtman (Submitted on 4 Dec 2020) Comments: Accepted by NeurIPS 2020. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) code： はじめに 近年多くのGAN学習理論が発表され、「大規模なデータがないとGANは学習できない」と言うのは昔の話になりつつありま
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