ヤン講師のデータサイエンスブログ｜アガルートアカデミー

説明可能AI（Explainable AI; XAI）

なぜモデルの解釈性が重要なのか画像認識、音声認識、自然言語処理など数多くの分野でブレークスルーをもたらしたディープラーニング技術の元となるアルゴリズムは、ニューラルネットワークです。 ... 続きを読む

確率とは？確率とは一言でいうと、ある出来事（統計学では「事象」）がどの程度起こりやすいかを数量的に表した値です。日常生活を送る上で「絶対」というものは殆どありません。よって私たちは、... 続きを読む

今では、データ分析官、データコンサルなどの専門家だけではなく、幅広い職業分野において、ビジネススキル・基本教養の１つとしてデータリテラシーが求められています。個人だけではなく、経営層および... 続きを読む

データサイエンティストは１つのデータ活用プロジェクトの中で、課題定義から結果報告までを行う必要があり、一般的に以下の順番で進めます。 1.課題定義と仮説立案→ 2.仮説検証→ 3.検証結... 続きを読む

データ分析の業務を進めるのにあたって、依頼側が達成したい目的・目標を意識すべきです。そうすると、目標達成のために、分析に使うべきデータやアプローチが明確になります。この記事では、ビジネス上の... 続きを読む

データ分析プロジェクトの要件に、システム開発が含まれる場合があります。システム開発の進め方として、ウォータフォール開発（古くから使用）とアジャイル開発（近年普及）が代表的です。これらはデー... 続きを読む

本日は、統計学でよく聞く「母集団」と「標本」について語りたいと思います。統計学で最もよく使われるアプローチは記述統計学（descriptive statistics）と推測統計学（infer... 続きを読む

データの分布を可視化するための代表手段の１つはヒストグラムです。ヒストグラムとは、データがとりうる区間（階級）ごとのデータの個数（度数）を分布として表現したグラフです。横軸は階級、縦... 続きを読む

AIや機械学習は既存のデータに対する予測や識別に活用されるというイメージが強い中、近年ではディープラーニングを用いて、画像、動画、音声、文章を新しく生み出す技術（「深層生成モデル」）が実現されていま... 続きを読む

「データサイエンスもくもく会」を10月から開始し、皆さんのおかげで、５回を開催することができました。もくもく会とは、毎回異なるトピックで講義し、ディスカッションする、無料オンライン・サロンで... 続きを読む