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…