統計検定準1級 リンク集 - Qiita
背景 統計検定2級を合格し、準1級を受けようとしたら範囲広すぎ＋難しすぎるので、見返せるようにリンク集を作成しました。 準1級では必須の参考書である統計学実践ワークブックに沿って自分がわからなかった部分作成したいと思います。 一部解説者においては作成時点ではYoutubeで見れていたものの、Udemyで有料公開となったようです。ただ、非常に初心者にとってはわかりやすい解説なので購入する価値はあると思います。 埋まっていない箇所についてはワークブックである程度理解できたor諦めたのどちらかです。 統計等のバックグラウンドがない中で、WB、問題集、本リンクで77点で合格しております。（3回受験したのは内緒） また、ワークブックとは別に下記の方もとても頼りにさせていただきました。 【失敗しない】統計検定準1級向けのおすすめ参考書 ワークブック問題回答まとめサイト① ワークブック問題回答まとめサイ
はじめに ◆この記事は何？ AI品質の考え方やAIテスト技法を紹介する記事 ◆対象は？ AI品質・AIテストが分からない人 主にAIシステムの開発・運用担当者 ◆この記事のねらい AI品質を高める AI品質・AIテストの基本的な考え方 結論から言えば、AI品質・AIテストは従来のソフトウェア品質・テストとは異なります。 予測モデルは、出力に対する正解を定義できたとしても、予測精度には限界があります。 100%の正解率を常に求めることはできません。 このため、既知のデータを用いて、どれだけ正解や正解に近い値を求めることができたかを評価することが最も基本的な品質評価になります。 例えば、品質特性として正解率や適合率などの指標を用います。 AIテストについて、「AIソフトウェアのテスト」では次のように言及されています。 正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。
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、
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