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【図解】AIは統計学から。

2021/11/14に公開約5,500字

最近、「ディープラーニング」「ビッグデータ」「AI」という話題を耳にします。

なんかいろんなことができて、すごく便利みたいです。

これらの技術は 統計学という学問がベース となっています。統計学は、実はいろいろな場面で使われていて、私たちの知らないところで、人類の生活を豊かにしてくれます。


統計学はディープラーニングの基礎

今回は、統計学の概要とその魅力について解説します。これからの AI 時代を生き抜かなくてはならない今こそ、統計学を学ぶべきです。


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皆さんの理解が一歩でも進むと嬉しいです。



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統計学って何?


統計学とは たくさんのデータについての考え方

統計学とは、たくさんのデータについての考え方 をまとめた学問です。

近年、情報化が進む社会の中で、私たちはたくさんの情報(データ)を得ることができます。しかし、基本的に データはただの数値の集まり です。そのままでは理解しにくく、役に立たないものもあります。

データは、分かりやすい表現に変換することで初めて理解でき、 価値のある情報にする ことができます。このとき、統計学の計算方法や考え方がとっても役に立ちます。

何が嬉しいの?


統計学を学ぶメリット3つ

「何が嬉しいの?学んだらいいことがあるの?」

統計学を使うことで、いいことがたくさんあります。

統計学では、たくさんのデータについて考えます。

  • 自分の給料は平均より上なの?
  • この企業の株は 本当に買っていいの?
  • 新製品は前の製品と比べて本当に効果があるの?

このような疑問は統計学で解決できることが多いです。データの特徴が正しく理解できると、正しい判断 や行動に移すことができます。統計を元にした判断には、強い説得力が生まれます

また、統計学を使うと、見えていない情報未来のこと高い精度で予測 することもできます。

【補足】個人的には、

個人的には、統計を学んで、より広い視野をもって物事を考えるようになりました。

何かが起こった時に、それが良いことなのか?悪いことなのか?よくあることなのか?などを、高い視点から考えることができます。

また、自分が全く知らない分野を学ぶ時にも、統計的な広い視点をもつことで、内容がスムーズに入ってきます。

【補足】ものさしを作れる

統計学の考え方で物事を考えるといいことがたくさんあります。

いいことの 1 つは、 指標(しひょう) をたくさん持つことができる点です。

指標=ものさし のことです。



物事が 良いか?悪いか? は 基準があって初めて判断できる ものです。

「A と比べて B はダサい。」
このような 2 つの比較は、A を基準として B の立ち位置を判断 しています。

このときの、基準 = 指標 = ものさし です。



分かりやすい指標として平均値がよく使われます。

  • 「わたしの年収って平均より低い…?💦」
  • 「俺の足のサイズって平均以下…?💦」

このような会話は、平均という分かりやすい基準、指標をもとに議論 されています。



統計学を勉強すると、たくさんの指標を持って、物事を判断することができます。



いま流行りのデータサイエンティスト

統計学をビジネスに生かし、職業としているのが、データサイエンティストと呼ばれる人たちです。データサイエンティストの仕事は、無意味なデータの集まりから、価値のあるデータを生み出すことです。

具体例を教えて

たとえば、日本人 10,000 人に「給料はいくらか」というアンケートをしたとしましょう。

このアンケートで得られる結果は 10,000 個の数字です。このような、数字がズラズラと並べられているだけの状態では、このデータたちに意味はありません。なにより、結局のところ何が言いたいかがパッと見で分かりません。

しかし、この 10,000 個のデータから「平均値」を導き出すと、「日本人の給料ってだいたいこれくらいなんだな」という情報に変わります。 この「平均」という数値には、とっても価値があります。 数値を全部足して 10,000 で割るという計算をするだけで、意味のある情報にすることができるということです。

また、得られた平均値を使うことで、「あ、おれってみんなより給料低いんだ、、、」「わたしの会社の給料って実は平均以上なんだ、、」といった判断もできるようになります。 平均値という分かりやすい基準 ができたおかげです。


平均値は「基準」になる!

このように、無意味なデータの集まりから、価値のあるデータを新たに生み出すことが、データサイエンティストの仕事です。そして、データサイエンティスト達が 価値のあるデータを生み出せる方法こそが「統計学」 という学問です。

とても可能性に溢れている学問だと思います。


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統計学オーバービュー

統計学の全体像をみてみます。
各項目の詳細は、次の記事で図解します。

統計学の大分類


統計学の大分類

統計学は 2 つに分類することができます。

分類 説明
1 記述統計 分かりにくいデータを、分かりやすく変換して、特徴を理解するための手法
2 推測統計 サンプルから全体データを予測する手法、今のデータから未来を予測する手法

※研究者によって分類の考え方は異なります


各項目の詳細は 明日の記事で図解します。
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https://zenn.dev/nekoallergy/articles/stat-basic-overview02


まとめ

今回は統計学の概要とその魅力を紹介しました。

統計学は、ディープラーニングのベースの考え方になっていて、これからの AI 時代を生き抜くために必須の知識です。

統計学が分かると、機械学習の内容がスムーズに入ってきます。

皆さんの理解が一歩でも進んだのなら嬉しいです。

機械学習をもっと詳しく

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