03/31/2024 / 最終更新日時 : 04/04/2024 生成AI/GPT ベイズ 【深層生成モデル】VAEの仕組みをわかりやすく解説|ベイズ統計 こんにちは、青の統計学です。 今回は、深層生成モデルのVAEについて解説いたします。 ノイズに頑健な深層生成モデルとして、画像生成モデルとして利用されているので、生成AIの利用が広まってきた今勉強する価値ありです! VA […]
03/24/2024 / 最終更新日時 : 03/31/2024 生成AI/GPT ベイズ 【MCMC】ハミルトニアンモンテカルロによるサンプリングについて|ベイズ統計学 こんにちは、青の統計学です。 今回は、以前のコンテンツで紹介しきれなかったハミルトニアンモンテカルロを使った事後分布のサンプリングについてご紹介していきます。 ハミルトニアンモンテカルロ(Hamiltonian Mont […]
02/11/2024 / 最終更新日時 : 03/25/2024 生成AI/GPT ベイズ 【因果推論】uplift modeling(アップリフトモデリング)について こんにちは、青の統計学です。 今回は、アップリフトモデリングについて解説していきます。 これはマーケティングや広告などの分野で、特定のアクション(例えば、プロモーションやキャンペーン)が個々の顧客やユーザーに与える影響を […]
01/16/2024 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT 大学数学 【数理統計学】ヤコビアンをわかりやすく解説|MCMCでの使用例 こんにちは、青の統計学です。 今回は、数理統計学で必須の知識「ヤコビアン」について学習していきます。 最初はなかなか理解が難しいかもしれませんが、MCMC法等の変数変換が必要な統計解析手法では必ず出てくる行列式です。 関 […]
01/13/2024 / 最終更新日時 : 03/24/2024 生成AI/GPT ベイズ 【完全ガイド】MCMC法についてわかりやすく解説|ベイズ推定 こんにちは、青の統計学です。 今回は、ベイズ理論を使ったパラメータ推定手法であるMCMC法(Markov Chain Monte Carlo法 マルコフ連鎖モンテカルロ法)について解説いたします。 ベイズの定理から丁寧に […]
01/06/2024 / 最終更新日時 : 01/14/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【統計検定】確率分布のモーメント(積率)母関数完全ガイド|導出チートシート こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定のチートシート番外編として、確率分布についてまとめようと思います。 各確率分布のモーメント母関数(積率母関数)が求められると、期待値と分散が計算できるようになります。 計算量 […]
12/29/2023 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT Python 【時系列】状態空間モデルをわかりやすく解説|カルマンフィルタの仕組み こんにちは、青の統計学です。 今回は、状態空間モデルについて解説いたします。 MMMと並び広告効果の予測に使われたりと実務での応用も可能な時系列モデルですが、チューニングや実装の難易度が高いという点もあります。 状態の概 […]
12/21/2023 / 最終更新日時 : 03/31/2024 生成AI/GPT NLP 【AICで使う】KL divergence(カルバック-ライブラー情報量)をわかりやすく解説|python こんにちは、今回はKL divergenceを解説します。 KL divergenceは、2つの確率分布間の相違を測定するために使用され、NLPにおける文書や単語の分布を比較する際に役立ちます。 レベル感としては、統計検 […]
12/01/2023 / 最終更新日時 : 03/20/2024 生成AI/GPT 因果推論 【A/Bテストなし】競合施策の効果を推定したい|因果推論と時系列解析 こんにちは、青の統計学です。 今回は、業務で行き詰まった部分をまとめてみました。何かの役に立てたら幸いです。 因果推論を使ったアプローチと時系列解析を使ったアプローチをご紹介します。 ケース|同業の施策の自社影響を知りた […]
11/17/2023 / 最終更新日時 : 12/11/2023 生成AI/GPT Google Cloud 【API】Google Search Consoleから1000行以上の検索クエリを取得したい|Google Cloud こんにちは、青の統計学です。 今回は、掲題の通りサーチコンソールから検索クエリをたくさんとる方法についてまとめていきます。 業務で使う機会があったので備忘がわりです。 Google Cloudで行うこと Search c […]
11/12/2023 / 最終更新日時 : 01/17/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【GPTs】GPT Builder使って面接練習用のGPTを作成してみた こんにちは青の統計学です。 今回はGPTsを使って、日本企業の面接用のGPTを作成してみました。 *本GPTは、BizAIという生成メディアを運営する玉垣様よりご紹介いただきました! こちらも合わせてお読みいただければと […]
11/11/2023 / 最終更新日時 : 03/31/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【やや細かい】G検定のチートシート|最短合格 こんにちは、青の統計学です。 今回は、ディープラーニングG検定のチートシートをご紹介します。 ただ、G検定で扱う主要内容だとすでに青の統計学にほぼ網羅されております。 今回は中でも細かい項目を紹介するという「ある程度学習 […]
10/12/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 生成AI/GPT 大学数学 【最短】統計検定2級合格ロードマップとチートシート|おすすめの本について こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定2級を合格するために参考になる本とチートシートをご紹介します。 統計検定準一級については以下をご覧くださいませ。 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲に […]
09/03/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 生成AI/GPT ベイズ 【第2弾】統計検定準1級のチートシート|最短合格への道 こんにちは、青の統計学です。 こちらの記事だけでは、紹介しきれない内容があったため第二弾のチートシートになります。 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について 統計検定2級はこちら→【最短】統計検 […]
08/06/2023 / 最終更新日時 : 01/07/2024 生成AI/GPT 大学数学 【最短合格】統計検定準一級のチートシート|難易度や出題範囲について こんにちは、青の統計学です。 今回は、統計検定準一級のチートシートをご紹介します。 第二弾はこちら→【第2弾】統計検定準1級のチートシート|最短合格への道 統計検定2級はこちら→【最短】統計検定2級合格ロードマップとチー […]
05/07/2023 / 最終更新日時 : 01/22/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【忙しい方に】TOEICの英単語チートシート こんにちは、青の統計学です。 今日はデータサイエンスの話題からは一旦離れ、自分の備忘用としてTOEICの英単語チートシートを作成しました。 TOEICとして使われる意味合い(ビジネス英語より..?)なので、他の意味もある […]
04/22/2023 / 最終更新日時 : 12/17/2023 生成AI/GPT Python 【統計学】分散不均一だと何が問題なのか|不偏性とガウスマルコフ性について こんにちは、青の統計学です。 今回は、分散均一と分散不均一について解説いたします。 推定量期待値の分散に関わる問題で、検定方法についても触れようと思います。 各種検定のチートシートは以下をクリック! 【最短】統計検定2級 […]
03/30/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 生成AI/GPT Python 【python】カーネルSVMとは?kernel関数を利用した非線形データの判別問題に挑戦|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、判別タスクに関わる解決手法「カーネルSVM」をご紹介します。 判別タスクは、決定木やロジスティック回帰、線型SVM、k近傍法などたくさんあります。 カーネルSVMの特徴は、非線形デー […]
03/23/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 生成AI/GPT Python 【SHAP】スタッキング(stacking)で特徴量の解釈はできるのか|pythonアンサンブル学習 こんにちは、青の統計学です。 機械学習アルゴリズムの精度向上において、アンサンブル学習は非常に重要な役割を果たしています。 アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。 […]
03/18/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 生成AI/GPT Python 【python】活性化関数の完全ガイド|特徴と効果的な選び方について|勾配消失問題 こんにちは、青の統計学です。 ディープラーニングは、近年の技術革新において大きなインパクトをもたらしており、画像認識や自然言語処理など、多くの分野で広く利用されています。 このコンテンツでは、ディープラーニングの中心的な […]
03/17/2023 / 最終更新日時 : 02/02/2024 生成AI/GPT Python 【python】畳み込みニューラルネットワークによる画像判別プログラムの開発 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, CNN)は、画像認識や物体検出などのコンピュータビジョンタスクに広く使用されるディープラーニングの一種です。 CNNは、局所的な […]
03/10/2023 / 最終更新日時 : 04/13/2024 生成AI/GPT Python 【Leave-one-out】データ量が少ない時に使うクロスバリデーション|python こんにちは、青の統計学です。 今回はデータ量が少ない時に有効な交差検証法の一種、Leave-one-outCVを紹介いたします。 Leave one out CV Leave-One-Out Cross-Validati […]
03/05/2023 / 最終更新日時 : 11/17/2023 生成AI/GPT Python 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 以下の記事よりも数学的背景を重めに取り扱っております。 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた 主成 […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 02/19/2023 生成AI/GPT Python 【入門編】データサイエンスとは何か。機械学習や統計学との関連も解説。 こんにちは、青の統計学です。 今回はデータサイエンスに興味があるけど、何をするのかよくわからない。何を学べば良いかわからない。という方向けの記事です。 データサイエンスの基本概念 データサイエンスは、データを活用し、ビジ […]
02/14/2023 / 最終更新日時 : 10/31/2023 生成AI/GPT NLP 【pythonコードつき】機械学習とは何か|データサイエンス入門 機械学習とは何か? 機械学習とは、人工知能の一分野であり、コンピュータにデータを学習させ、人間が行うタスクを自動的に行うことを可能にする技術です。 機械学習は、データからパターンを抽出し、それらのパターンを使用して新しい […]
01/29/2023 / 最終更新日時 : 04/13/2024 生成AI/GPT Python 【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。 kaggle等のコンペでは、予測に重きが置かれ […]
01/28/2023 / 最終更新日時 : 01/19/2024 生成AI/GPT Python 【python】尤度比検定で統計モデルの比較をしよう|統計的仮説検定 こんにちは、青の統計学です。 今回は、汎用性抜群な尤度比検定について解説いたします。 Rで解説したものコンテンツは以下になります。 【汎用性抜群】尤度比検定を解説します|R 尤度比検定(likelihood ratio […]
01/21/2023 / 最終更新日時 : 11/01/2023 生成AI/GPT Python 【python】Lasso(ラッソ)回帰で疎なデータに対応しよう|機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回は、スパース学習の代表例である、Lasso(回帰)について解説いたします。 正則化項にL2ノルムを使う、リッジ回帰については、以下のコンテンツをご覧ください。 【python】Ridge […]
01/19/2023 / 最終更新日時 : 05/01/2023 生成AI/GPT Python 【アンサンブル学習】ブートストラップ法をpythonで実装|バギング 今回は、ブートストラップ法を使って推定器を複数作り、予測値を出してみます。 pythonでの実装になるので、Rでの実装に興味がある方は以下のコンテンツをご覧ください。 【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法につい […]
01/13/2023 / 最終更新日時 : 01/07/2024 生成AI/GPT 因果推論 成田悠輔教授の論文でも使われた回帰不連続デザイン(RDD)を学ぶ|python 今回は、子供に対する教育機関の因果効果を分析した、成田悠輔教授の論文を通して、回帰不連続デザインを解説いたします。 参照文献:Regression Discontinuity in Serial Dictatorship […]
01/08/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 生成AI/GPT 大学数学 【統計検定】フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について解説|python こんにちは、青の統計学です。 今回は、正規分布を例に取って、フィッシャー情報量とクラメール・ラオの不等式について深掘りできればと思います。 統計検定準一級の試験範囲にもなっておりますので、この機会に是非理解していきましょ […]
01/03/2023 / 最終更新日時 : 02/11/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ(多重共線性)の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]
12/30/2022 / 最終更新日時 : 01/19/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【仮説検定】p値をゼロから解説(第一種の過誤,第二種の過誤,検出力) こんにちは、青の統計学です。 p値や有意水準の意味を正しく理解しているでしょうか? 実験計画や分析報告等で、正しく指標を使うためにも統計的仮説検定の正確な理解はとても大事です。 結論を語りますが、P値や有意性は、効果の大 […]