AI・機械学習を中心に

AI/機械学習/データ分析/子育て/日々の雑感

[翻訳] 機械学習のルール(1)概要~フェーズⅠ

原文 Martin Zinkevich氏の記事より developers.google.com 用語集 Instance(インスタンス):あなたが予測を行いたいモノ。インスタンスの例としては、「猫に関係している」または「猫に関係していない」を判定するWebページ Label(ラベル):予測タスク…

[翻訳] Googleでのアナリティクス:データドリブンな意思決定の事例

原文 www.smartdatacollective.com イントロ Googleは、ファクトに基づく意思決定がDNAであり、Googler(Googleの従業員)は彼らの文化の一部としてlanguage of dataを話します。Googleでは全ての意思決定がデータ、アナリティクス、そして科学的実験に基づ…

[翻訳] 機械学習の問題構造化:理解度チェック

原文 developers.google.com

[翻訳] 機械学習の問題構造化入門

原典 developers.google.com キーワード Problem (for machine learning) : (機械学習で取り組むべき)問題 Problem Framing: 問題の構造化 Goal: MLモデルの活用により目指す姿 Outcome: 成果 Success / Failure Metrics : 成果の定量指標と、成功/失敗と判…

行政におけるデジタル化の価値

河野太郎氏の自民党総裁選立候補演説より。 しっかりとしたセーフティネットを作るんだったら、どこに支援を必要としている人がいるか、しっかりと把握しなくてはなりません。行政をデジタル化するということは、これまで集団でしか見ることができなかった、…

[翻訳]あなたは悪い意思決定者か

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事(2020/5/18)より blog.usejournal.com decision analysis(意思決定分析)の専門家は、熟練していない意思決定者をかぎ分けるためのトリックを持っています。それを知りたいですか?先週からの質問を調べてください。 クイズ…

[翻訳]今フォローすべきデータ&アナリティクスブロガー14名

原文 IDG記事(2021/7/22)より。 www.idg.com データを価値あるビジネス資産に変換することは容易ではありません。しかし急速に進化するテクノロジー環境では、この需要は急速に伸びています。IDGによると、67%の企業がパンデミックによって組織のデータド…

[翻訳]統計に精通しているかのセルフテスト

要点抜粋 あなたがファクト(関心がある情報全て)を持っているのなら、統計を行う必要はない 統計は、あなたが関心があることに、あなたが持っている情報からジャンプする。そこには不確実性が付きまとう AIシステムのテストは根源的に統計。なぜならまだ知…

[翻訳]母集団について ~あなたの間違い~

要点抜粋 統計的アプローチはあなたが持っている情報と、あなたが必要な情報に乖離がある場合にのみ採用される 統計的アプローチにおいて母集団に曖昧さがあると、必ず失敗する 母集団の定義は意思決定者の宿題であり、それが完了するまで計算に手を付けるべ…

[翻訳]アナリティクスの性質 Part2/2 ~優れたアナリストとは~

要点抜粋 アナリティクスはどれだけ早くインスピレーションにたどり着けるかのゲーム。そのため優れたアナリストとは、意思決定者に最速でインスピレーションを与える人 具体的には、以下6つのスピードにおいて速く実施できることが求められる①有用で関係の…

[翻訳]アナリティクスの性質 Part1/2 ~アナリストはストーリーテラーではない~

要点抜粋 データサイエンスの3本柱の1つがアナリティクス アナリストには分析対象に対するドメイン知識が非常に重要 新しいドメインに取り組む際には、ドメインについてよく知っていて気軽に聞ける人(domain guru)をアナリストは求めた方が良い アナリスト…

[翻訳]AIの間違いは誰のせい?

要点抜粋 効果的で信頼できるAI/機械学習ソリューションを構築する方法は、そのソリューション自体にあなたを納得させること 適切なデータでテストされていないAI/MLソリューションによる間違いは、それを使用した人のせい AI/MLシステムの通常システムと違…

[翻訳]説明可能AIをつくれない理由

要点抜粋 あなたがAI/MLを雇う理由は、そのタスクが明確な指示に落とすことが難しいほど複雑だから AIアルゴリズムはその圧倒的な記憶容量で複雑なタスクの指示を例(=データ)から学ぶ そのようなAIモデルはロケットのように複雑な機構で機能するもの あな…

[翻訳]仮説検定を一言で言うと

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2019/1/12) medium.com 全ての仮説検定—統計学の授業からPhD認定試験まで、―は一つの文に集約されます。以下がその魔法の呪文です。 ”集められた証拠により、私たちの帰無仮説は馬鹿げていると見えるだろうか?” これが…

[翻訳]仮説から始めるな ~統計学の授業で学ぶ嘘~

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018/12/1) towardsdatascience.com 仮説検定の設定は社交ダンスです。そのステップはaction-action-worlds-worldsです。素敵なフォックストロットのリズムがあります。残念ながら、多くの人は間違った足から始めてしま…

[翻訳抜粋]How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World

原文 How Decision Intelligence Connects Data, Actions, and Outcomes for a Better World Lorien Pratt氏(2019/9/16) https://www.amazon.co.jp/Link-Decision-Intelligence-Connects-Outcomes/dp/1787696545 ※ Chapter1, 2のみを対象に抜粋翻訳 Chapte…

[翻訳]データドリブン?考え直してください

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018/7/19) hackernoon.com ほとんどの人が欠いている心理的な習慣、そしてそれを欠いているために、あなたが行動を効果的にするためにデータを使用することを望まない理由 企業は厳密、科学的でバイアスのない、データ…

[翻訳]不完全性、デレゲーション、そして母集団

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018/9/22) medium.com もしあなたが統計における母集団という概念になじみがないなら、まずこちらの記事を読みムードを合わせるとよいでしょう。簡潔に言うと、 あなたは”サンプル”という不完全な鍵穴を通してのみ、あ…

[翻訳]AIユースケースを見つけるためのアドバイス

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018/6/15) medium.com 機械学習/AIはあなたの非効率を自動化します。聞こえはいいが、、、それはあなたが良いユースケースを見つけられた時だけです。 あなたがAIという驚くべき技術を利用することを助けるために、機械…

[翻訳]AIを始めるならまずここから

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018/10/19) medium.com イントロ AI適用プロジェクトの多くのチームが、望ましい出力と目的を明確にする前に、アルゴリズムとデータに手を付け始めてしまいます。残念ながら、それはニューヨーク市のアパートで数年子犬…

[翻訳]決定インテリジェンスの概要~AI時代のリーダーシップのための新しい学問分野~

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2019年8月3日) towardsdatascience.com イントロ サバンナでライオンを回避するための心理学が、責任あるAIリーダーシップやデータウェアハウスの設計の課題と共通しているということをご存じですか。ようこそ決定インテ…

Cassie Kozyrkov氏の記事ソース

Cassie Kozyrkov氏の記事ソース(随時更新) HACKERNOON https://hackernoon.com/ Linked-inの投稿 https://www.linkedin.com/in/kozyrkov/detail/recent-activity/posts/ Harvard Business Review https://hbr.org/

[翻訳]データサイエンスリーダー:あなたたちは多すぎる

原文 Cassie Kozyrkov氏の記事より(2018年6月1日) towardsdatascience.com データサイエンスは実際いくつかの問題を抱えています。しかし、まず初めにある一つの問題から見ていきましょう。それはリーダーシップです。 本日、私はデータサイエンス(機械学…

[翻訳]優れたデータアナリストがしていること

サマリ 機械学習(machine-leaning)、統計(statistics)、アナリティクス(analytics)は、”フルスタック”データサイエンティストの3本の柱 機械学習、統計の卓越性がそれぞれ性能、厳格さであるのに対し、アナリティクスはスピード 機械学習、統計はどち…

[翻訳]AIとデータサイエンスの10の役割

サマリー AI/データ分析PJのメンバーの増やす順序は、データエンジニア→意思決定者→アナリスト(一般/高度)→統計専門家→機械学習エンジニア オプショナルとしてデータサイエンティスト、分析マネージャー、定性専門家、研究者 データサイエンティストとは高…

AIのアナロジー

Cassie Kozyrkov(GoogleのChief Decision Scientist)より hackernoon.com AIのアナロジー データ:食材 アルゴリズム:電子レンジ モデル:レシピ 予測:料理 もしあなたがパン屋を開業するならば、熟練のパン職人を雇いたいと思うでしょう。さらにあなた…

「座禅+思考」をセットで行うとおススメ

頭の中がごちゃごちゃした時、気持ちがもやもやした時、座禅や瞑想、マインドフルネスといったことをするのがよいと言われています。私自身も座禅を取り入れており、朝や業務の休憩時間などに行ったりしています。(今は在宅ワーク中なので、仕事中頭をクリ…

人生が過ぎていく

座禅を15分やった。今度はもっと心穏やかにできた。心をよぎることがあっても焦ることなく、過ぎ去るのを見送ることができた。 ふと、人生が過ぎていることについて考えを巡らせるタイミングがあった。現生はいわば一本の太いパイプのようなもので、毎日毎秒…

座禅について

undoというアプリを使って座禅をしている。 毎日とまではいかないが、2日に一回程度はしている。 座禅をすると、頭がすっきりする。 今日は朝子どもを早く保育園に送ることができたので、10分間座った。 座っているときはいろいろなことが頭をよぎり、やばい…

前向きに

子どもを育てるのは大変。 壊れたブロックの治し方、ストライダーを教える、散歩に連れ出す、こんなことすらひと苦労です。 でも少し分かってきた。子どもをよく見て、 合気道のように、相手のエネルギーをうまく利用して、誘導する。 相手が恐竜できたら恐…