ビッグデータ、データサイエンティストなど流行言葉も含む、統計学全般のグループです。
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現代は、情報も技術も充実し、あらゆるリソースが手の届くところにある時代だ。かつては新しいアイデアや技術を生み出すことが成功の鍵とされたが、今はその次のステップが求められている。つまり「あとはやるだけ」なのだ。 情報の非対称性と成功の要因 かつて、情報の非対称性が成功を左右する重要な要因だった。情報の非対称性とは、ある一部の人々や組織が特定の情報を他者よりも多く持っている状態を指す。この情報の格差が…
前回 grg.hatenablog.com はじめに 前回はついに拡散モデルを実装して結果を確認しました。 VAEと比べて拡散モデルから生成した画像のほうがより鮮明でしたが、まだ不十分な点があります。 具体的には、前回までの拡散モデルでは生成される画像は完全にランダムで、自分が狙った画像を生成することができません。 そのため、今回はどのような画像を生成したいかについてもインプットして、狙った画像の…
前回のお話し almondfish.hatenablog.com 平均するという方法 「データを揃える」という点では、「平均する」という方法もその一つです。ここでは算術平均あるいは相加平均のみを扱います。用語がいろいろ出てきてうっとうしいのですが、通常、平均といえば算術平均あるいは相加平均のことを指すことが多く、「データを全部足して、データの数で割る」という手順で計算するものです。これ、小学校の5…
今回のJリーグ分析では、スコアが出るDFを調べてみたいと思います。 通常のAAスコアtop10 失点の影響を除いたAAスコア まとめ 安定して高スコアを出せる選手を探すのに、過去の平均AAを見られてる方は多いのではないのでしょうか。 しかしDFに関しては、AAスコアで評価するのは問題があります。 なぜならDFのAAスコアには失点数「Goal conceded」とクリーンシート「Clean shee…
※今回の内容はYouTube動画でもご紹介しています。 この記事では、JMP 18の新機能「プラットフォームプリセット」をご紹介します。頻繁に使用するレポート出力のカスタマイズ（色や軸の設定等）を保存できるので、次回の分析の際に再設定する手間が省けたり、他の人と共有できたりして便利です。 毎回セットアップ作業の繰り返しに浪費していた時間と労力を削減できるのが大きなメリットです。 それでは早速試して…
線形代数を基礎とする応用数理入門に書かれている内容は最新の研究とも密接に関係しています．以下ではそのことを紹介します． 線形代数を基礎とする 応用数理入門: 最適化理論・システム制御理論を中心に (SGCライブラリ 187) 作者:佐藤 一宏 サイエンス社 Amazon 深層学習への応用 6.6節「線形システムのモデル低次元化法」は深層学習と関係しており，状態空間モデル (State Space …
・僕は日本でもパワーで勝負していたわけではないし、すべてにおいてバランスが武器です。 ・メジャーに行くことが夢ではない。はるかはるか先に夢があり、イメージは結局できている。 ・子供の頃、僕はステーションワゴンの後ろに乗せてもらうのが好きで乗るとずっと上を向いていたんです。そうすると電線が見えて繋ぎ目みたいな点が見えると目をつぶる。バスに乗ってる時にも電信柱が真横に来たなと思ったら目をつぶるとかしょ…
今年春（2023年3月）にようやく博士号を授与されました。名称は「博士（知識科学）」です。博士論文はこちら。 狭義の研究分野としては「サービス・マーケティング」です。広義だとマーケティングとか消費者行動とかになるんだと思います。 早くブログに学位取得の報告を書けばよかったですが、あまりに疲弊したのと大学院修了後は趣味である写真撮影の技術向上に没頭していたのとresearchmapを更新できたので遅…
この数年、夏になると受験数学や勉強法について興味がわいて、Youtubeなどで調べるということをなんだかしています。この周期的な受験への興味が湧く現象について考えてみたいと思います。 まず時期なのですが、夏、特に盛夏である7月下旬から8月上旬です。お盆前の日差しの厳しい暑い夏です。家族の帰省といったイベントに当たりやすい時期でしょうか。自分は仕事の関係でお盆に帰っていませんが。この時期は一人になる…
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