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はてなキーワード: 事後確率とは

2023-04-28

anond:20230428104724

お前の偏見想像を絶するという点だけが情報として加わり、世界事後確率として更新されているよ

2020-08-23

自殺を考えたことがある者は, 実際に自殺遂行した者の300倍の人数がいるという.

自殺したいと思う者が自殺遂行する確率は1/300と考えられるだろうか.

事後確率とはなんだろうか.

300という数字は大きいだろうか.

2020-05-08

anond:20200508141819

ちなみに3割って全体から見てだから増田場合もうすでに8割の側に入ってしまっているので、勘違い事後確率は37.5%。

2020-04-25

誰が感染してるのか分からない……そこで全員検査することにする。

まず、感染者と非感染者の二通りに分けられる。

その中で、検査結果は、陽性と陰性に二通りが出てくる。

まり

陽性陰性
感染感染者かつ陽性(=真陽性)感染者かつ陰性(=偽陰性)
感染感染者かつ陽性(=偽陽性)感染者かつ陰性(=真陰性)

の4パターンが出てくる。

感染者の割合1%と分かっているので、

ここに10000人居るとすると、1%100人感染者とわかっている。

残りの99%の9900人は非感染である

感度……感染者かつ陽性の判定の出る割合……70%なので、

感染100人のうち、70%の70人が陽性(=真陽性)とされ、残り30%の30人は陰性(=偽陰性)とされる。

特異度……非感染者かつ陰性の判定の出る割合……99%なので、

感染者9900人のうち、99%の9801人が陰性(=真陰性)とされ、残り1%の99人が陽性(=偽陽性)とされる。

陽性が出た数(人)陰性が出た数(人)合計(人)
感染者数(人)7030100
感染者数(人)9998019900
合計(人)169983110000

検査後、陽性が出た合計人数は70 + 99 = 169人。

このうち、感染者かつ陽性(=真陽性)の人は70人。

陽性判定が出た内の感染者の割合……70 / 169 = 0.4142、およそ41.4%。

真陽性の割合ひっくというお話でした。

2017-11-06

ではどうやって"AI人材"を選考すればよいのか

AI人材採用局所的に話題になっている。

http://aiweeklynews.com/archives/49678692.html

Excelはがっつり使える

Pythonのnumpyやpandasでデータの処理ができる

SVMや重回帰分析普通に使える(数式も少しは分かる)

Chainerを触っている (pipでインストールのみでもOK

これくらいできると、AI人材の平均レベル(と相手に思って貰える)なので採用見込みはかなりあると思います

例えばですが、python自分パソコン環境構築して、「Hello,world!」と表示できるようになったら、面接に申し込んで、「少しはpythonできます」と言ってみるのも一つの方法かもしれません。

実際に見分け方がわからなくてこれに引っかかって採用してしま場合もあるんだろうな、とも思う。

自分がこの手の人材エンジニア)を採用する場合にどうやって質問をすれば見極められるのかエンジニア採用にも関わっている身としてを考えてみた。

AI人材という呼称自体がぞわぞわするけど、一旦そこは我慢する。

取りたいロールをはっきり認識/確認する

まず採用を行う前に、AI人材を取って何をしてもらいたいのかをチームないし採用意思決定者としっかり確認する。

エンジニア系のAI仕事と大雑把に言っても

1.画像/映像認識技術活用したい

2.大量のデータ対象として分析予測を行いたい

3.上記大量のデータを貯めたり一括処理したりするための基盤システムを作りたい

など、あとは案件ベースなのか自社開発なのかそれぞれ必要となる能力オーバーラップしつつも異なっているため。

(以下、今回の目的が1や2だったと仮定する。)

バックグラウンド確認

あなた機械学習の関わりを教えてください

機械学習経験のある分野 / 得意な分野 / やってきたことを教えてください(実務でなくてもok

バックグラウンド確認する。実務や研究経験の話が出てくるのがメジャーだと思うが、エンジニアとしてのバックグラウンドがあれば独学勢でも野良kagglerなどレベルの高い人はいるので実務経験に絞らなくても良いと思う

全般知識確認

機械学習全般基本的なところから確認していく。質問としてはこんな感じだと思う

教師あり学習教師なし学習の違いを説明してください

・分類問題回帰問題の違いについて説明してください

過学習ってなんでしょうか

イメージとしては非エンジニア職でも必要になる「この辺りの言葉が通じないと絶対困ったことになる」一般常識確認する感じ。

ディープラーニングについて

画像映像認識などディープラーニング系の業務が多い想定の場合

普段使うディープラーニングライブラリは何ですか

から始まって

あなたの組んだモデルについて教えてください

・どうやって訓練したのですか?

・どうしてそのような構成にしたのですか?

と突っ込んでいく。

きちんと自分で考えて組めているか確認するのがメイン。

ディープラーニング以外の機械学習について

・フィッシャー情報量から何が分かるか

・共役事前分布についてどのように用いるもの

MCMC法で事後確率の近似を取る時に気をつけることを教えてください

確認したいことはディープラーニングしか」できない人かではないかという点。

ある程度統計ベイズ法周りの知識が無いと詰むため。逆にディープラーニング不要業務ならこっち一本でも可。

手法の詳細・原理説明

・この問題最尤推定をしてみてください(簡単文章題

・勾配降下法について説明してください

・畳み込みニューラルネットワークについて仕組みを説明してください

盲目的にライブラリを使ってるだけでないかという点を確認したい。

SVM入力適用するだけならsklearnで5行書くだけで誰でも出来る。手法の背景や対象データ特性をきちんと考えて使っているかを見たい。

・kaggleのコンペに参加したことはあるか

・あればその時の課題手法をできるだけ詳しく

メダルの取得状況

kaggleに参加した経験があればnoteからその人の手付きを直接評価できるし、メダルという他メンバから客観的評価できる定量指標もある。

その他

学習意欲とか普段姿勢確認したい。もしかするとここが一番重要かも。

・分からない項目をはっきり分からないと言えるか

普段何を参考に勉強しているか / 論文を読む習慣があるか(最近読んだ論文があれば教えてください)

・今興味のあること

こういう観点必要、とか○○なんてもう古いよ、みたいなツッコミどころ満載だと思うのでコメント/トラバで突っ込んで欲しい

2015-09-20

結局反米

戦争反対」のムーブメントが起きているわけだが(もう下火?出遅れてすいません)、なんだか重大な矛盾があるように見えるし指摘もされてる。アメリカにくっついちゃう戦争ちゃうよ(この70年でアメリカは何度か軍事同盟国を動員して戦争してる)、それはやだ、ってわけだけど、アメリカにくっつかないと中国戦争しかけられちゃうかもよ(この70年で中国自分より弱い国に何度か戦争しかけたり侵攻してる)、それいいの?ってとこがどうも無視されてる。

いや、無視してんじゃないと思う。そこ、本質じゃないと思うんだよね。

いろいろな考えを持ったいろいろな人が参加してる。それは当然だと思う。大きなムーブメントにおいてすべての人の意思統一されてる、なんてのはフィクションであり北朝鮮だ。いろいろな考えを持ってるのは当然。戦争ちゃうかもを最重要視してる人もいれば、違憲性を最重要視してる人もいるだろう(個人的には後者立場の人には共感する思いが強い)。

でも、そういう人たちを結びつける何かがないとムーブメントにはならない。それはなにか?このムーブメント本質とは?なんだか戦争反対平和主義っていうのは語感がいいからスローガン化してるように見えるが、冒頭に挙げたようにそれが本質であるように思えない。もちろん、単に騙されてる(あるいは暴走してる)人も多いだろうが、頭のいい人達もかなり動員されてるので、みんながみんなそうではない。

何が彼らを結びつけているのか?

結局、反米じゃね?

って思った。

証明手段はない。個人の感想。すまんね。しかし、過去日本ムーブメントを観察し、それで今のムーブメントについても同じ特徴をもつ蓋然性が高いだろう議論は可能だと思う。ちょっと言葉を変えると、尤度ベースで考えてみよう、みたいな感じのことだ。専門家からバカにされるだろけどね。だから増田に書いてるわけさ。

さて日本過去の大きなムーブメントを見てみる。

さてどうだろうか。戦争については、起こしたかったり起こしたくなかったりいろいろだ。護憲主義かどうかについては、冒頭の明治維新がすでに国体をひっくり返してる。しかしどれも明確に同じであるのは、反欧米姿勢じゃないですかね。過去の大きなムーブメントはどれも反欧米姿勢であって、それが過去の3つのムーブメントのどれにおいても起こっていることからベイズの定理によって反欧米姿勢があるために大きなムーブメントが起こったのだとする仮説の事後確率が高いのだと思えますね。問題点:観察したイベントが3つしかねぇ。超事前分布を置こう。めんどくさいからやんない。

他に日露戦争後の三国干渉への強い反発・日比谷焼き討ちだとか、湾岸戦争イラク戦争時のアメポチ批判とかは、強いか弱いかにかかわらずやはり反欧米姿勢に見える。太平洋戦争の本とかよむと、国際連盟脱退して帰国した時、松岡洋右は非常な非難覚悟したのに、大歓迎されて却ってとまどったとかいうのがあったが、それもこれかもだ。太平洋戦争時には他に、満州事変から日中戦争の時には日本国民はあきらかに戸惑っていたが、太平洋戦争戦時にはだれもが意気揚々として喜んだというのも読んだ。

さて、まともな議論のような皮を被った確証バイアスだらけのようにも思われる話はここまでで終わり。みんな批判的思考を持ちましょう。

あとは完全に個人の感想

逆に親欧米にはどういうのがあるかっていうと、

日英同盟とその後の日露戦争第一次世界大戦国際連盟

戦後高度経済成長

中曽根とき

小泉とき

ってとこでしょうか。

さて単純にどう思うかって話なのだ

私がどう思ったかは、もうわかっていただけたと思うけど、日本国民感情的に動かしてムーブメントを作りやすいのは反欧米姿勢だけど、日本国繁栄させてるのは常にアングロサクソンにくっついてる時じゃないのってことです。明治維新なんて説明するまでもなく、ムーブメント自体尊皇攘夷運動だったはずが、最終的に親欧米政権つくって西郷さんと大久保死んじゃったみたいな話なわけで。

さてこういう話をするとき明治維新ときから続く歴史の長いレッテル貼りがあって、それは今で言う「アメポチ」ってやつだ。言ってみれば、アメポチ初号機は井伊直弼であったともいえよう。戦時中には、鬼畜米英とか言ってる人を非難するような人は「非国民」とか言われていた。もちろん逆方面に対してはチョンとかなんとか言ってたわけで、究極的には自分最高って思ってるだけだろうけど。

で、アメポチ。アメポチ悪いの?ってこと。ていうか犬バカにしてね?まあそれはいい。

「情けない」とか帝国軍人みたいなこという人もあろう。でもさ。国家がアメポチであってそれが情けないなら、個人でアメリカいって勝負すればいいだけじゃないか。本当にアメポチにならなくて済むような有能な人は、当然アメリカで全くやっていけるし、あの国人種国籍にかかわらず、能力だけで天下を取れる、そういう国だ。ヨーロッパ人だってそうしてるよ。われわれ極東日本人が「あれはアメリカ人」と思ってる人たちの中の相当数に、元ヨーロッパ人が相当隠れてる。ドイツオーストリア系とか特にね。敗戦国ですし。日本もだよ。

それだけの能力がない人は?そうやって能力もないのにこの冷酷な世界の中で平和を望む・・・そんならアメポチになれってことなわけ。自分一人で世界の中でアメポチにならずに立ち回れる能力がないくせに、日本国家に守られてアメポチではない立場になりたい、でも日本国家は嫌いだ、とかそんな都合の良い話はあるめえよ。

この世の中はローマ帝国漢王朝時代からまったく変わっていないと僕は思うコーカソイド東アジアに2つの帝国が出現するところまで変わらない(たぶん、20世紀のある一時期には日本がそれになりうる可能性を考えられていたかもしれないが、今は誰もそう思ってないっちゃ、ライジングサン)。

戦争法案反対」論者の中には一定数、「すぐに中国世界最強になるから敵にするのはまずい」と思ってる人がいるかもしれない。こういう人とは酒は飲める。まあわたしはそんなの数十年先以降なんじゃねーのって思うけど(だって科学力が違うからね〜)。

2013-12-19

http://anond.hatelabo.jp/20131219211636

元増田日本語がクソすぎて事前確率事後確率の話とずれたこと言ってるとしか思えねえって話だよ。

あとお前のコードもクソい。

「6面ダイス場合は分かったけど、12面ダイスだとどうなるの?」

とか言われてコード書き直したらバグって泣くタイプ

 
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