「確率分布」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

やさしい確率分布：
［データ分析］幾何分布と負の二項分布 〜 三度目の正直の確率は？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第5回。幾何分布とは、k回目に成功する確率の分布です。一方、負の二項分布は、n回成功するまでにk回失敗する確率の分布です。これらの確率分布が利用できる事例を確認した後、確率質量関数や累積分布関数の求め方、可視化の方法などを解説していきます。（2024/7/25）

やさしい確率分布：
［データ分析］ポアソン分布 〜 100年に1人の天才は何人現れる？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第4回。ポアソン分布とは、出来事（事象）が、まれにしか起こらない場合に、独立な試行を何回も繰り返したときの確率分布です。そのような事例を紹介した後、確率の求め方や可視化の方法などを解説していきます。（2024/7/11）

やさしい確率分布：
［データ分析］超幾何分布 〜 くじ引き（非復元抽出）の確率を求める！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第3回。まず「非復元抽出（例：くじ引き）とは何か」を説明。その確率分布である超幾何分布を取り上げ、その意味や特徴などを解説します。（2024/6/27）

Tech TIPS：
【ChatGPT】希望の回答形式をあらかじめ指示、ChatGPTパラメーター活用法
ChatGPTには、APIで指定するAI（人工知能）モデルを調整するための「パラメーター」が用意されている。このパラメーターの中には、プロンプトに設定することも可能なものがある。本Tech TIPSでは、プロンプトで利用可能なパラメーターを幾つか紹介しよう。（2024/6/17）

建築物エネルギー消費性能基準等小委員会：
住宅トップランナー基準を強化、太陽光発電の設置目標を設定へ
国は住宅分野の省エネ性能向上に向けて、大手住宅事業者などを対象にした「住宅トップランナー制度」の基準を強化する方針だ。その具体策として建売戸建及び注文戸建に係る住宅トップランナー基準として、太陽光発電の設置目標を設定する。（2024/6/14）

＠IT／Deep Insiderの歩き方：
初心者向け、データ分析・AI・機械学習の勉強方法　Deep Insiderで学ぼう
データ分析、AI／機械学習の実装、生成AIの活用（まとめてデータサイエンス）は、もはや多くの人に必要な知識となっています。これらの基礎はどうやって学べばよいのでしょうか？　オススメの勉強方法を紹介します。（2024/6/13）

やさしい確率分布：
［データ分析］二項分布とベルヌーイ分布 〜 離散型確率分布の基本
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載（確率分布編）の第2回。推測統計の基礎となる確率分布のうち、離散型確率分布で代表的なベルヌーイ分布と二項分布の意味や特徴などを解説します。（2024/6/6）

分かりにくいけれど面白いモノたち：
スマホ専用ゾーン付き　老眼鏡の「見えにくい」問題をかなり解消してくれる「デジタイム」はデジタル時代の“作業用メガネ”か
バリラックスの「デジタイム」というレンズを入れたメガネを約1カ月、試用した。老眼鏡という道具の不便さを、かなりの部分で解消する、デジタル時代の新しい「作業用メガネ」なのかもしれない。（2024/5/27）

複合材料と3Dプリンタのこれまでとこれから（1）：
3Dプリンタで成形する複合材料は世界を変えるか？
東京工業大学 教授／Todo Meta Composites 代表社員の轟章氏が、複合材料と複合材料に対応する3Dプリンタの動向について解説する本連載。第1回では、複合材料を成形可能な3Dプリンタの歴史や現状、同プリンタを用いて機械部品を設計する際に必要な安全率の重要性について紹介します。（2024/5/16）

シミュレーションを制する極意 〜Simulation Governanceの集大成〜（11）：
Simulation Governanceの体制カテゴリー「組織的対応」と「組織活性化」の診断結果
連載「シミュレーションを制する極意 〜Simulation Governanceの集大成〜」では、この10年本来の効果を発揮できないまま停滞し続けるCAE活用現場の本質的な改革を目指し、「Simulation Governance」のコンセプトや重要性について説く。引き続き、各サブカテゴリーの項目のポイントやレベルの意味を解説しながら、詳細な診断データを眺めていく。連載第11回では、体制カテゴリーの「組織的対応」と「組織活性化」にフォーカスする。（2024/5/15）

仕事に役立つ「AI」資格10選【中編】
「AI」のエキスパートになるなら、どの知識とスキルを極めるべき？
ビジネスにおけるAI技術活用が進む中で、ますます重要になっているのがAI技術関連の知識やスキルだ。大学などの教育機関が提供する5つのAIコースを紹介する。（2024/5/14）

やさしい確率分布：
やさしいデータ分析【確率分布編】　新連載開始！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の確率分布編です。第1回は出発点として、推測統計の基礎となる確率分布の意味や種類、特徴を解説します。離散型分布と連続型分布の違いや種類、確率分布を表す確率質量関数／確率密度関数と累積分布関数の意味や特徴などを見ながら連載の全体像を紹介します。（2024/5/9）

シミュレーションを制する極意 〜Simulation Governanceの集大成〜（10）：
Simulation Governanceの文化カテゴリー「経営層」と「組織文化」の診断結果
連載「シミュレーションを制する極意 〜Simulation Governanceの集大成〜」では、この10年本来の効果を発揮できないまま停滞し続けるCAE活用現場の本質的な改革を目指し、「Simulation Governance」のコンセプトや重要性について説く。引き続き、各サブカテゴリーの項目のポイントやレベルの意味を解説しながら、詳細な診断データを眺めていく。連載第10回では、文化カテゴリーの「経営層」と「組織文化」にフォーカスする。（2024/4/22）

やさしいデータ分析：
データ分析に適したデータ形式に変換する方法と、表データを読み込む方法
データ分析の初歩から学んでいく連載の第16回（最終回）。分析に適した形にデータを入力／変換する方法を、Excelを使って手を動かしながら学んでいきましょう。スタック形式のレコードをアンスタック形式に変換する方法、CVSファイルやWebページからデータを読み込む方法などについて解説します。（2024/3/28）

データサイエンスのモデル入門【第1回】
ギャンブルが起源「データサイエンス」の基礎が分かる“4つの予測モデル”とは？
データ駆動型の意思決定がビジネスに欠かせなくなった。企業は予測モデルを構築してシミュレーションを重ねることで、深い洞察を得ることができる。代表的な4つのモデルについて、その起源や特徴を解説する。（2024/2/14）

対話システムの歴史から見たChatGPT（3）：
ChatGPTはこれまでの対話システムと何が違う？　対話システムにおける対話管理と応答文生成を探る
ChatGPTを対話システムと見なし、これまでの対話システムで用いられてきた技術との違いを整理しながら、どのようにして人間のような自然で流ちょうな対話が実現できているのかを解説する本連載。第2回では、対話システムへの入力を処理する言語理解について解説した。今回は、第1回で取り上げた対話システムを中心に、対話管理と応答文生成において用いられている技術について解説する。（2024/4/3）

MONOist 年間ランキング2023：
“島津タイマー”や「標準正規分布表」など「品質」に注目が集まった2023年
2023年にMONOistで最も読まれた記事は何だったのでしょうか。今回はMONOistの全記事の中で2023年に読まれた記事のトップ10を紹介します。（2023/12/28）

Pythonデータ処理入門：
［NumPy超入門］箱ひげ図とヒストグラムを使ってデータセットを可視化してみよう
NumPyとMatplotlibを組み合わせ、データセットに含まれているデータがどのような分布になっているかを可視化してみましょう。新たな知見が得られるかもしれません。（2023/11/17）

Samsung、モバイル生成AI「Galaxy AI」を2024年に提供へ
Samsungは、来年初頭に独自のモバイル生成AI「Galaxy AI」をスマートフォンに搭載すると発表した。通話のリアルタイム翻訳機能などを利用できるとしている。（2023/11/9）

複雑化した工場リスクに対する課題と処方箋（7）：
一時凌ぎで終わらない不正対策を、“攻め”の製造データ活用アプローチ
これまで製造現場のコンプライアンス違反といえば、品質にかかわる不正や不祥事がメインでした。しかし近年、ESG経営やSDGsの広まりから、品質以外の分野でも高度なコンプライアンス要求が生じています。本連載ではコンプライアンスの高度化／複雑化を踏まえ、製造現場が順守すべきコンプライアンスの外延を展望します。（2023/10/18）

Pythonデータ処理入門：
［NumPy超入門］平均／中央値／最頻値や分散／標準偏差を求めてみよう
NumPyが提供する基本統計量を調べるさまざまな関数を使って、サンプルデータにはどんな特徴があるかを調べてみましょう。（2023/10/5）

やさしいデータ分析：
［データ分析］順位と偏差値 〜 私の成績順位はどのあたり？
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第6回。集団の中での位置をパーセント単位で求めたり、偏差値を求めたりする方法と、その考え方を説明します。偏差値は大学や高校のランク付けによく使われていますが、序列を付けるためのものではなく、異なる分布の集団の間でも位置が比較できるとても便利な値です。（2023/7/20）

炎上加担、実際は40万人に1人　経済学者が誹謗中傷の"リアル"分析
6月28日に開催されたクリエイターエコノミー協議会の発表会で、経済学者の山口真一博士が、「炎上事件にネガティブな投稿をしている人は約40万人に1人」など、誹謗中傷の実態について説明した。（2023/6/29）

やさしいデータ分析：
［データ分析］四分位範囲と平均情報量 〜 趣味や好みにはどれぐらいの幅があるのか？！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第5回。分布のばらつきの度合いを表す値として散布度を取り上げ、尺度や分布によって適切な散布度を利用する必要があることを説明します。順序尺度の散布度として使われる四分位範囲と、名義尺度の散布度として使われる平均情報量のお話です。（2023/6/29）

やさしいデータ分析：
［データ分析］平均値の落とし穴 〜 平均給与が高すぎる？！
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載の第3回。分布の中心的な位置を表す値として代表値を取り上げ、尺度や分布によって適切な代表値を利用する必要があることを説明します。（2023/6/1）

この図のことをなんという？　中2なら秒で分かるかもしれないクイズ【数学・資料の整理】
大人になって解いてみると、意外と難しい。（2023/5/23）

トヨタ式TQM×IoTによる品質保証強化（7）：
品質管理のための解析手法はどうすればデジタル化できるのか
本連載は、品質管理の枠組みであるトヨタ式TQMと、製造現場での活用が期待されるIoT技術を組み合わせた、DX時代の品質保証強化を狙いとしている。第7回は、品質管理のための解析手法をどうすればデジタル化できるかについて紹介する。（2023/4/27）

やさしいデータ分析：
高校生に負けない！　社会人が学ぶべき、やさしいデータ分析
データ分析の初歩から応用まで少しずつステップアップしながら学んでいく連載のスタート。今回は、なぜデータ分析の重要性が高まっているか、ビジネスに生かすために何を学ぶべきかを概観した後、連載の全体像を紹介します。（2024/3/28）

海洋や山間部でもIoTデバイスで通信　NTTとJAXAが「低軌道衛星MIMO技術」「衛星センシング技術」を実証
NTTとJAXAが「衛星MIMO技術を活用した920MHz帯衛星IoTプラットフォームの軌道上実証」を実施。地上通信網が整備されていない海洋や山間部などでのIoTデバイス活用や、センシングサービス提供を目指す。（2023/2/10）

数学×Pythonプログラミング入門：
Pythonで統計・データ分析！〜基本統計量の活用と機械学習の基本
データ分析において最もよく使われる表形式のデータを取り扱う方法を見ていく。まず、pandasデータフレームの基本的な取り扱い方法を確認し、次に、各種の基本統計量を求める。また、基本統計量の可視化を行い、データの「見方」についても触れる。最後に、scikit-learnを使った回帰と分類の簡単な例を紹介する。（2023/1/23）

電子機器設計／組み込み開発メルマガ 編集後記：
毎年4万人を奪い合い!?――“優秀な人材”について考える
皆さんの考える「優秀な人材」についてご意見や採用基準がありましたら、コメントやSNSで共有していただければと存じます。（2022/12/27）

医療技術ニュース：
直近1カ月間のひきこもり傾向を評価する質問票を開発
九州大学らは、直近1カ月間のひきこもり傾向を簡便に把握できる自記式質問票「HQ-25M」を開発した。オンライン調査の結果、ひきこもり傾向が高いほどHQ-25Mスコアが高いことが示され、同質問票の予備的妥当性が確認された。（2022/12/19）

Inside-Out：
コロナ禍3年目、インターネットトラフィックから見える在宅勤務とオンライン会議の定着度合い
利用者の1日のトラフィック量やポート別使用量などを基に、この1年間のトラフィック傾向の変化を報告します。コロナ禍も3年目に入り、2021年に報告した堅調なトラフィック増加が、2022年に入り、どのように推移しているのか気になるところです。ここ1年のインターネットトラフィックの動向を解析してみました。（2022/11/28）

数学×Pythonプログラミング入門：
Pythonで線形代数！〜行列・応用編（行列式・固有値）
AI／機械学習で使われるデータを表現するためにはベクトルや行列などの線形代数を理解することが必要不可欠。今回は行列式と固有値／固有ベクトルの求め方、さらに、それらの応用について、プログラミングの方法を初歩から見ていく。（2022/9/28）

「Python＋PyTorch」と「JoeyNMT」で学ぶニューラル機械翻訳（2）：
Discordのチャットbotでニューラル機械翻訳を試そう　「JoeyNMT」のカスタマイズについても解説
精度向上により、近年利用が広まっている「ニューラル機械翻訳」。その仕組みを、自分で動かしながら学んでみましょう。第2回はユースケースごとに「JoeyNMT」をカスタマイズする方法や、Discordのチャットbotに組み込む方法を解説します。（2022/7/21）

「お金に愛されないエンジニア」のための新行動論（4）：
株価データベースを「Docker」で作ってみる
今回は、株価情報のデータベースを「Docker」で作ってみます。長いエンジニア生活で私が学んだこと――。それは、「自力で作らなかったものは、結局、自分の”モノ”にはならない」ということです。だからこそ、やってみるのです。（2022/6/29）

Cloud Nativeチートシート（15）：
かゆいところに手が届く実践「Prometheus」「Grafana」――PromQL、スクレイプ、Exporter、運用のためのポイント
Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する連載。今回は、Observabilityのシグナル「メトリクス」について紹介し、「Prometheus」「Grafana」を使う上でのポイントを解説します。（2022/5/31）

イノベーションのレシピ：
花王の新たな“道しるべ”となるか、PFNと仮想人体生成モデルを共同開発
花王とPreferred Networks（PFN）は「仮想人体生成モデル」を開発した。健康診断などで得られる身体データから、ライフスタイルや性格傾向、嗜好性、ストレス状態など1600以上の項目を網羅し、ある項目のデータを入力すると別の項目の推定データを出力できる。花王は同モデルをAPI経由で提供する新規デジタル基盤事業の準備を進める方針だ。（2022/3/1）

数学×Pythonプログラミング入門：
積分法の数値計算をプログラミングしてみよう
積分法に関する数値計算のプログラミングの方法を見ていく。最初に台形公式やシンプソンの公式を使った方法を紹介し、次に乱数を使ったモンテカルロ法による近似方法を見る。（2022/1/20）

医療機器ニュース：
携帯電話基地局などからの電波ばく露レベルの変動が明らかに
情報通信研究機構は、携帯電話基地局などからの電波ばく露レベルの大規模かつ長期測定を実施した。同一地域の10年前との比較では、電波ばく露レベルは上昇傾向にあったものの、電波防護指針値よりも十分に低いレベルにあった。（2021/12/22）

僕たちのKaggle挑戦記：
Titanicから始めよう：データを可視化して、EDAのまねごとをしてみた
今回はseabornライブラリを使用して、Titanicデータセットの各列が生死とどのような関係にあるかを（少しだけ）確認してみました。それだけで、スコアはアップ！（2021/12/10）

僕たちのKaggle挑戦記：
Kaggleで学ぶ、モデルのブレンディングとスタッキング
Kaggle公式「機械学習」入門／中級講座の次は、本稿で紹介する動画シリーズで学ぶのがオススメ。記事を前中後編に分け、後編では交差検証を用いたモデルのスタッキングやブレンディングを試した体験を共有します。（2021/12/2）

世界を「数字」で回してみよう（68）番外編：
「コロナワクチン接種拒否」に寄り添うための7つの質問
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のワクチンについて、必要回数のワクチン接種が完了した割合が70％を超えた日本。今回は、テーマをこれまでとは180度転換し、「コロナのワクチン接種を拒否することが、理論的か否か」について語ってみたいと思います。ワクチン接種を拒否する人も、肯定する人も、お互いの立場に立って、ワクチン接種について考えてみたいのです。今回もおなじみ、“轢断のシバタ先生”が、超大作の「シバタレポート」を執筆してくださいました。（2021/11/1）

AI・機械学習の用語辞典：
相関係数／ピアソンの積率相関係数とは？
用語「相関係数（ピアソンの積率相関係数）」について説明。相関係数とは2つの変数間の関係の強さと方向性を表す、1〜0〜-1の範囲の数値。1（強い正の相関）では、2つの変数が強く同方向に連動する。-1（強い負の相関）では強く逆方向に連動する。相関なしでは、連動しない。（2024/4/8）

数学×Pythonプログラミング入門：
Pythonでグラフを描こう ― 棒グラフ／ヒストグラム／散布図／ヒートマップ
「モデルとデータの可視化」というテーマで各種グラフの描画方法を前後編で解説。後編である今回は、棒グラフ／ヒストグラム／箱ひげ図／散布図／ヒートマップを作成し、複数のグラフを並べて表示する方法を説明する。（2021/10/11）

AI・機械学習の用語辞典：
正規化（Normalization）／標準化（Standardization）とは？
正規化とは、比較や分析を容易にするために、データの単位やスケールを共通の基準に整えること。単に「正規化」（Min-Max法）と言った場合は、データを最小値「0」〜最大値「1」にスケーリングすることを意味する。また、正規化の一種である標準化は、データを平均「0」、標準偏差「1」にスケーリングすることを意味する。（2024/4/8）

数学×Pythonプログラミング入門：
Matplotlibで折れ線グラフ（正規分布など）を描こう
「モデルとデータの可視化」というテーマで関数グラフの描画やヒストグラムや散布図などの各種グラフの取り扱い方を前後編で解説。前編である今回はシグモイド関数のグラフを描く問題を手始めに、さまざまなグラフの描画方法を見ていく。（2021/10/4）

AI・機械学習の用語辞典：
平均絶対偏差（Mean Absolute Deviation）／中央絶対偏差（Median Absolute Deviation）とは？
用語「平均絶対偏差」「中央絶対偏差」について説明。いずれもデータの広がり具合を表す統計量。平均絶対偏差は、各データに対して「平均値との差」（＝偏差）の絶対値を計算し、その総和をデータ数で割った値（＝平均値）を表す。中央絶対偏差は、各データに対して「中央値との差」（＝偏差）の絶対値を計算し、その全ての絶対値から求めた中央値を表す。（2021/9/27）

AI・機械学習の用語辞典：
平均値（Mean）／中央値（Median）／最頻値（Mode）とは？
用語「平均値」「中央値」「最頻値」について説明。平均値はデータの合計値をデータ数で割った値、中央値はデータを順番に並べた際に中央に位置する値、最頻値は最も頻繁に出現する値を表す。（2023/11/6）

スピン経済の歩き方：
「最低賃金1500円」にガクブル！　労働者の“ものわかりのよさ”はどこからきているのか
全労連が「全国一律で時給1500円が必要」と訴えたところ、労働者からは「それでも足りない」といった意見があった一方で、「反対」の声も多い。自分の生活が楽になるのに、なぜ反対するのか。その背景には……。（2021/6/8）