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、…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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（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/

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…

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…

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…

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…