好きをブチ抜く

「好き」をブチ抜く

本、映画、科学、哲学、心理、すごい人の考え方など。あらゆる情報を編集したい。

因果推論の科学【まとめ・感想】因果を明らかにする

記事の内容 この記事では、『因果推論の科学』という本の内容を紹介する。 本のエッセンスをできるだけ抽出したい。 なぜ、データだけで因果は分からないのか なぜ、因果を表現するモデルが必要なのか 因果を表す数式の導入という革命の凄さ 因果と確率の違…

確率思考【本紹介】すべての意思決定は賭けである

記事の内容 今回は、『確率思考』という本を紹介します。 「私たちの人生における意思決定、それは全て賭けなんですよ」 この事実を実感、納得するのがこの本の目的になっています。 それでは、なぜこうした思考の転換にメリットがあるのでしょうか? それは…

統計学を哲学する 【まとめ】統計学には飛躍があり、それは思想だ

記事の内容 今回は、一部で話題になっている本を紹介したい。 『統計学を哲学する』という本だ。 なぜ統計学に哲学が必要なのか? それは、統計学の理屈は、得られたデータから得られていないデータを推測することを正当化するためのものだからだ。しかし、…

眠れぬ夜の確率論【本紹介】数学は「確率」の本質をとらえられているか?

記事の内容 確率とはなんだろうか? 流行りの人工知能、機械学習を勉強していても、統計学を勉強していても、その基礎には確率論がある。しかし、その確率論を深ぼっていない人は案外多いと思う。 現代の数学には、おもにふたつの確率論がある。 現実に観測…

【PyTorch使ってみた】深層学習入門実践 手書き数字画像データMNIST

記事の内容 今回は、深層学習(ディープラーニング)を手軽に実装するためのライブラリである「pytorch」を紹介します。 実際に、深層学習入門の定番である、手書き文字認識にチャレンジしてみます。・深層学習の基礎はなんとなくわかっている ・pytorchを使っ…

ベイズの誓い 【書評・まとめ】 ベイズとAIの深い関係に満ちた入門書

記事の内容 今回は「ベイズの誓い」という本を紹介する。 流行っている人工知能の文脈では、「ベイズ統計」という言葉を耳にすることが多いと思う。しかし、ベイズの本質と人工知能の関係をしっかりとつかむのは、なかなか難しい。 そんな本質的な議論をざっ…

【強化学習の本質入門】「価値」ってなに? 「将来に対する平均」ってなに?

記事の内容 今回は注目されるAI技術の中でも、とくに「強化学習」についてまとめたい。 強化学習の中心概念を知れるいい本に出会うことができたからだ。 その本から、強化学習の基本をおさえたい。 強化学習の基本とは、「価値」という概念だ。 その「価値」…

確率の本質をイメージしやすい入門書 【プログラミングのための確率統計】

記事の内容 今回は、「プログラミングのための確率統計」という本を紹介する。 本書は、確率という抽象的な概念を理解するのを助けてくれる。具体的な算数の話に置き換えてくれるからだ。 そのために、「確率とは面積だ」する。 確率統計の初心者にも、ある…

今すぐソーシャルメディアのアカウントを削除すべき10の理由 【書評・まとめ】 人を依存させるテクノロジー

記事の内容 今回は、「今すぐソーシャルメディアのアカウントを削除すべき10の理由」という本を紹介する。 この本の著者はこう呼びかける。 「猫」のようになれるか? 彼らは人と暮らすようになってからも、その主導権を失ってはいない。あの勝手気儘な姿が…

0ベース思考 【書評・まとめ】 子どものように考えよ!!

記事の内容 今回は、「0ベース思考」という本を紹介する。 あらゆるバイアスをゼロにすることで、「どんな難問にもシンプルに解決策を見つける」ことが目的の本だ。 経済学者である著者の長年の研究成果と経験が詰まっている本だ。 人間が陥りやすい思い込…

データ分析の力 因果関係に迫る思考法 【要約】なぜデータ分析が重要なのか

なぜデータ分析が重要なのか? ビジネスでもデータを活用しろ! データサイエンスを必修にしろ! 最近、このような動きが社会で進んでいると思います。 しかし、どうしてデータ分析は大事なのでしょうか? それには、様々な理由がありますが、大きな理由の一…

【ファクトフルネス】 インテリでさえチンパンジーに負ける理由 SNS時代の今だからこそ読みたい

FACTFULNESS(ファクトフルネス) 世界を正しく知るために みなさんは、「ファクトフルネス」という本を知っているでしょうか? データを使って世界を正しく見るために、新しい枠組みを提供してくれる本です。 この本の中では、世界のデータについての質問が用…

行列をpythonで

なぜ行列を使いたいのか? 行列を使うとたくさんの連立方程式を一つの式で表せる。行列表記がとても便利。 リストとベクトルは違う! a0 = [1,2,3] + [1,2,3] >>[1, 2, 3, 1, 2, 3] ベクトルはnumpyで import numpy as np x1 = np.array([1,2,3]) print(x1) …