CourseraParallelCorpus Test Dataset (Human-validated) after removing duplicates - Japanese

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このフォワードプロパゲーションの見方は ニューラルネットワークが何を してくれるかを理解する助けともなってくれ、 それは何故ニューラルネットワークが興味深い非線形の仮説を 学習する助けとなるかもしれないかも教えてくれる。
なので、この講座のモジュール3でこれらについて説明します。
私の書いた記事がたくさん含まれています。 人気のPsychology TodayブログやSapient Natureの記事も見つかります。
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我々が予測するように、実際には変動があります。
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XMLタグの開始を見て、XMLタグの終わりを見て、 要素の内容を見て、イベントが開始イベントである時にです。
ヒストグラムと青いカーブが互いに非常にうまく合うのを、 あなたは確かめることができます。
このような電子メールクライアントでは、スパムボタンをクリックして 特定の電子メールをスパムとして報告しそれ以外は報告しません。
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たとえば、あなたが株式インデックスの近似値を求めようとしているならば、 アップルはそのインデックスのランダムな要素ででしょう、あなたはインデックスの近似値を求めるために 異なる株をサンプリングすることもできます。
についての講義です。 学生達は、そんなクラスがあれば絶対喜んで取ります、と言いました。
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それは我々がこの講義で話すことです。
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データ科学チームまたはアナリストの人々がこれらの2つの基本的な コミュニケーション・ゴールで仕事を続けることを保証することは重要です。
我々は、ちょうど高い正確性と低いエラー確率で 結果を予測する一種の典型的な形を見つけたいのです。
以前、仮説の出力を得るのに 必要な計算の ステップは これらの左にある 式だと言った、 アクティベーションの値があり 3つの隠れユニットがあり それらを使って最終的な 仮説の出力、h(x)を 計算する。 ここで幾つか 追加の項を定義する。
しかし、聴衆が、あなたがどこから来ているか、そして、あなたがどこに行こうとしている のか理解することができるように、十分な情報を提供することもまた重要です。
そして、あなたは、データが正しくフォーマット化されていることを確認したいですか?
2つの可能性があります。
しかし、時々、あなたは、ある利用できる情報の全てで 結果を予測することができるようにしたいのです。
あなたが現実の状況を見る前に、です。
母集団の関係が何であるかについて良く理解していないとき、 それは非常に役に立つことがあります。
同時に、Boolean Maskingや階層的インデックス作成のような pandasのデータフレームを照会して操作する高度な方法のいくつかは、 データベースとは異なり、慎重な検討が必要です。
モデルを記述するために言葉だけを使用しています、ですからそういうわけで、 我々は通常数学またはコンピュータ・コードに頼らなければなりません。
全部で300人かそれぐらいならばできるかもしれませんが、 アメリカ合衆国の何百万人もの人々が対象です、考えられませえん。
この講義は、ちょうど良いデータ分析プレゼンテーションをする 方法についての二、三の考えを提供します。
それで、あなたが生み出した証拠のすべて全体を見るとき、 どのように、方向性は保たれますか。
私はケビン・ウァーバック、 ペンシルバニア大学ウォートン・スクールの教授です。
彼らは、質問に答えようとするためにあまりに多くのリソースを要求するかもしれません。
分類器の詳細に応じて Precision-Recall曲線は 様々な形となりうる。
これは、学習アルゴリズムが 対応する問題の範囲の表れです。
IDEでアプリケーションを開いたので、 ダウンロードと表示を行うファイルを開きます。
あなたが尋ねたい最後の質問は、あなたは母集団の適切な モデルを持っていますか?
ここでは、あなたはデータセットの特徴をまとめています、 そして、あなたは手元にあるデータに集中しています。
以下のようなニューラルネットワークを考えてみよう、 そしてこの図の左側の部分を カバーで隠すとしよう。
だからなんでこれがFスコアとかF1スコアと呼ばれるか、とか 気にしないで欲しい。
ですから、データを見る前に予測をセットすることは重要です、 そして、正解・目標に対し、正しいのか間違っているのか、的外れなのかかなり近いのか、 を知るのです。
これによれば、pm10のための係数はゼロよりも少し大きく、 おそらく統計的に重要であることが読み取れます。
そして、理解すべき重要なこと、 これは、統計のフィールドの使い古された格言です。
現在、我々がこの情報ですることは、分析のゴールが何であるか、利害関係者が誰であるか、 そして、我々がその後この情報でどうする可能性があるか、ということ次第です。
実際に返されたレスポンスは、JSONで実際にフォーマットされていました。
より具体的で詳細な定義については後ほどお伝えしていきます。
ゲーミフィケーションとは、ゲームから学ぶことです。
あなたがおそらくしたいことになるだろう最初のことはあなたの質問を再訪して、 ちょっとあなたが最初の質問からコースから離れなかったことを 確認することです。
前回のビデオでは ニューラルネットワークで使われる仮説を どう表現するか、または どう計算するかの数学的な定義を与えた。
一つ目は、結果です。
その性質上、幾分はっきりしないである質問をお持ちの場合、 あなたの質問によって提起されるそれらの予測にマッチするデータでは、 多くの異なるパターンがあるかもしれません。
あなたはより大きな前後関係・背景で結果を出すことができますか、 またこれらの結果は理に適っていますか、そして、最後に、あなたは単に時間がないですか?
何故なら、人々がそれを見るときデータについて話すのが好きだからです。
究極的にあなたがに望むことは、より多くの商品を販売し、 それらからより多くのお金を得ることです。
主な機械学習の専門語をいくつか学び、 どのようなアルゴリズムがあって、そしてどれが どの場合に適切かの概要を理解していきます。
DOMは、Document Object Modelの略です。
しかしこの それで、私は最初の2つのステップをそこでスキップします、そして、私はあなたにちょうどお見せしましょう、 そのデータで絵がどのように見えるか、がこれです、そしてガンマ分布ですが、 これは一番上に適用されます、いいですね?
そして閾値を変更する事で、 PrecisionとRecallの間のトレードオフを コントロールする事が出来る。
それで、この種のデザインとこの種の実験を利用して、 あなたは何が分かると期待していますか?
それはこの事だ: そんな昔の事でも無いけれど、 私自身が生徒だった時代、 そしてこんにちでも、私は未だに、新しい事を学ぼうとする時間が持てたら、 様々なコースを受講しようとしている。
まずは、その学びやすさです。
我々が粒子状物質が死亡率ですべての脆弱性を説明できると必ずしも 思っているわけではないので、かなりの雑音があります。
情報源が何であれ、そのデータにアクセスできる必要があります。
私が思う世界の公衆衛生における最大の問題は 戦争や自然災害による移民(難民)です。
それは、しばしばちょうど便利なサンプルです。
そして、私がここのpm10のために係数をハイライトしましたが、 実は現在かなり大きいことがわかるでしょう、0.今00149になっています。 そして、あなたは、標準誤差が予想と比較してかなり少ない数値であることがわかります。
最後に、分析の意味は、考えるために、常に重要です。
コンピュータを持たない人にとっては, 1000個の数値でもビッグデータでしょうが, Amazon EC2にアクセスする人にとっては, もっと,もっと,ずっと大きいでしょう。
これは機械学習が機能したり機能しなかったりするのは、 何が原因なのか、という事を理解しようと する事を含む。
ですから、重要なモデル戦略を開発するために、そして、 正しい結論を出すために、正しく質問を形成することは、本当に重要です。
または、たとえば、負の値、または正しいようには 見えないとあなたが予測していない正の値のようなものがあります。
そのアイデアは最終製品とはならないでしょう、しかし、あなたにどのようにモノが流れ、 どのようにモノが機能するかという要点を教えるでしょう。
通常のモデルでは、およそ20の大きいデータの山があるであろうとのことです。
そして、モデルは構造物を母集団に押しつけることによって我々を助けるので、たとえば、 我々はものが互いに直線的に関連していると仮定する可能性があります。
たとえばあなたが主要モデルを持っているならば、結果、例えば一連の第二次モデルを見せるために使用可能ですし、 パラメータ変数の信頼区間を見せることもできます。
そして、現実世界のデータの場合はそうなりそうです。 バックグラウンド背景ではたくさん進行中のことがあるでしょう。
このコースの主な目的はとても簡単なものでした。 学生達に、人生の重要な問題を議論する機会を与える、というものでした。
そして、総売上高において理にかなった増大があるかどうか確認してください。
そうすることが役に立つプレゼンテーションを提供して、 あなたの結果と我々が彼らについてしなければならないことの意味について、 より重要な、役に立つ討議を提供する、と私は思います。
それで、あなたが質問を再考して考えたい他のものは、 あなたの結果における潜在的偏向について調べることです。
ところで、Precision-Recall曲線は、 様々な形の曲線になりうる。
そして、そこでそのような状況では、我々は、多くの異なる 種類の研究を通して証拠を蓄えて、原因の関係が存在することを 示唆するパターンを開発する必要があります。
そして、ここでの基本的な考えはx軸にあり、我々には良いそして 良い信用品質の予測された可能性があります。
そして、y軸では、あなたの信用度が良いか悪いか、 クレジットスコアが良いか悪いかの事実を我々は把握しています。
しかし、あなたがちょうど単純な 絵またはテーブルまたは何であれ最初に試みようとしたことを考察することから得たことよりも多くのものではありません。
それで、次のステージは、情報を集めます。
私はこれに付け加えたいと思います。
一番最初のモジュールで見たもの、 サンプルアプリケーションで使用したものは、シミュレータデバイスから入ってくるデータでした。
あなたがデータからの推論をしているときに、 考えることや作ることができる多くの異なる種類の母集団があります。
もしその種のものであなたが納得するのであれば、 それはあなたが実際、自分の質問をもう少し鋭くする必要があり、 もう少し的確にする必要があることを示唆しているかも知れません。
我々がここで経験する基本的なプロセスでは、我々はデータセットを トレーニングとテストに最初に分けました。
それらが間違っていたかどうかにかかわらずです。
その液体のカロリーに注意することが重要です。 なぜなら多くの場合、液体を摂取しているときに、 カロリーを摂取していることに気づいていないからです。
そして、結果を予測することが必ずしもよいわけではありません、 しかしそれにも拘らず、結果とは重要な関係があるかもしれません。
そして、変数の次のタイプのクラスは、主要予測因子と私が呼ぶものです。
そして0と1の間の値は、 これは普通、異なる分類器同士の間の 合理的な順位の序列を提供してくれる。
我々が正式なモデリングについて話すとき、我々はより多くを語ります。
このコースの目的は、米国のMBAの学生を まるで異なる国や文化に触れさせることでした。
今、良い質問の最後の特徴は非常に重要です、そして、 それは良い質問が非常に明確ではっきりしている傾向があるということです。
それで、我々は、その質問を命じるために、母集団についてのあまり 多くの仮定をする必要はありません。
もう一つの方法で、本当にこの質問をします、あなたは金がなくて困っていますか?
この距離が そしてまた、あなたの元々の質問でいくらか軌道に戻ることは重要です。
それでこのグラフから、特に変わったことをするまでもなく、 広告キャンペーンにより1日につきおよそ100ドルが毎日の総売上高に加算されたようであると理解できるのです。
それで、あなたの観衆が誰であるかについてわかっていて、どんな質問が彼らに関連するかについてわかっていることは、 正常な問題を尋ねることの本当に重要な部分です。
第2の部分は、情報を収集して自分の予想をそのデータと比較することを含みます、 そして最後の部分は、データに触れて 自分の予想を修正することを含みます。
このメソッドは、まずPullParserオブジェクトを作成します。
合理的にデータをまとめて、そして問い合わせを期待していた 質問への答えとなると思うモデルに到達するまで、 あなたはこのプロセスを繰り返すことができます。
最終的に、データ収集においてあなたが予想を設定する方向で学んでいることは、 行動パターンの変更、或いは研究しようとしている メカニズムの理解と見做されます。
前に言った様に上の数字が 一小節に与えられた拍の数を表します。
構築されました ですから、そのためにデータを分析することは一層難しくなるのです。
時々、あなたがどこで関連性を探しているかという推測の問題で、 もし関連性が興味深いならば、それはあなたがより因果関係を表す質問、 あなたが違う種類の研究、おそらく訴訟参加や対照臨床試験、を必要とするような 質問をすることを考え出したことを意味します。
サンプルであるかもしれないどんな選択偏見でも特徴づけることで、 母集団についての補助データは、非常に役立つことがありえます。
そして、本当に合理的でない質問をすることの問題は、 それによって不良データを集めることに繋がるかもしれないということです。
世界で起きる地震、ハリケーン、または山火事のようなものに対して、あなたはそれらに関するデータをしばしば集め、 そして、モデルまたはその他もろもろを用いてそれを分析します。
母集団の特定の特徴についてどれくらい確かかについて、 あなたは過小評価するかもしれません。
パラメータは、通常人口の特徴を意味します。
お金と時間のために、あなたの時間及び予算の記録をつけて 追跡することはデータ分析プロセスを管理する重要な部分です、 そうすれば、あなたは次の段階に継続管理してゆくことができ、 必要であれば、より多くのリソースについて議論できるのです。
何故なら、知っての通り、 もしあなたが患者の所に行き 彼らがガンだ、と告げると、 その事は彼らにとって大ショックだろう、 何故ならこれはきわめて深刻な 知らせで、そして彼らは とても痛みを伴う治療過程を 受けるはめになりそうだから。
分かりましたか。 決定のための分析は、研究報告をサポートするための分析、 または製品出荷するための分析、又はたとえあなたが技術報告を 書く場合と比べても、しばしば異なります。
そして、それらは、実際母集団で続いているかもしれないことより 非常に単純な形です。
データはこう見えるべきであるという予測を抱いています、そして、それから、 あなたはデータを見るとき、または、計画またはテーブルを作るとき、 そして、それがあなたが予測したもののように見えずに説明がつかないとき、 あなたは、それについていくらかのフィードバックまたは答えを得るために、 人々またはグループとコミュニケーションする必要があるかもしれません。
そして、何があなたの分析において起きているかという全体像を人々が理解できるように、 広範囲かつ多岐に渡る不確実性の評価を試みてください。
皆さんのアイディアのストレステストをしたり、進捗管理をしたり、 途中で破産するのを避けたりすることが簡単になるツールです。
この一部はちょうどあなたが常に、何も逃さなかったのを確認するために チェックしていたいという考えです、あなたは常に結果に疑問を呈していたいです。
私が機能ノードを編集して、 このようにテキストを返すように方法を変更すると、 もうすでに応答オブジェクトにリクエストオブジェクトを渡しておらず、 私がページをロードしても、何の応答も返らなくなっていることが分かると思います。
このビデオでは、 その計算をどう実際に 効率良く実行するかをお見せしたい、 これはベクトル化した実装を見せるという事。
私たちの惑星の 5 人のうち 1 人の人々 は中国語です。
ですから、それはたいへん基本的な手順であり、とても単純、そして これは理想的な世界のなかであなたのデータにみることをあなたが好むという類のことなのです。
あなたが集中するのは最後でない場合があります、 しかし、それはあなたがまず最初に集中するものでしょう。
我々の最終的な予測では、3分の1または0.33の比率のペンギンが青緑色の帽子をかぶります。
Jupiter Notebookという課題をするために使用される インターフェイスと、最初の2つの講座で使われる メインライブラリのPandasとMatplotlibはSciPyスタックの一部です。 また、機械学習、テキストマイニング、ネットワーク分析に移行するための優れた基盤を 提供します。
あらゆるテーマが3回測定されるのであれば、 あなたは、どのテーマもそれに関連して実際3回測定されることを確認したいです?
そして、あなたが不確実性というものを、 あなたがデータから作成するいかなる予測や推測に組み込むとき、 何故より豊かで充実した議論ができるかの理由を示してください。
正と負の価値がありますか、 そしてあなたはそのように正と負の価値を予想していますか?
しかし、これらは、ドキュメントの一回のパスで処理を行う ことに限られています。
これは、20データ・ポイントです。
あなたは、ちょうど特性のどんな組合せでも、そしてどんな種類のモデルの機能的な形でも使用して、 予測をしようとしています。
しかし、あなたが見たように、そのデータは複雑な形式です。
結論を下すための十分な証拠はお持ちですか?
以上の二つの極端なケース、 とても高い閾値と、 とても低い閾値、 どちらも、特に良い分類器、という事は無いだろう。
例えば、ある特性の平均レベルを知っているとすれば、 あなたの国の人口においてはプラスでもマイナスでも何でも順番は10です。
どのようにデータ分析プロセスを一般的に管理するべきか、 そして、あなたが調査分析プロセスを止めることができて、次の段階に移ることができるかどうか決定するのに、 これらの質問は役立ちます。
彼は、大きな多国籍企業のCEOでした。
それでは、これまで取り扱って来たことについて吟味していきましょう。
そして、最後にもちろん、証拠の全体に含まれているのは、以前に人々が調査したものであり、 どんな結果も既にそこに存在しているかも知れません。
あなたが手元にあるデータセットを見ていて、 興味深い関係を探しているので、時々、 これらは分析のタイプを生み出している仮説と呼ばれています。
もしあなたがそれをできないならば、通常、それは素晴らしい質問でないという悪い兆候です。
そして、私は青いカーブでそれを重ね塗りしました、 正規分布、それはデータに適合しています。
または、なんてそれはあのように明白なのでしょう。
IDEでアプリケーションを開きました。 ダウンロードして表示ファイルを開きます。
そして、質問が本当に合理的でないことで不良データをあなたが集めたならば、 結局多くの時間や多くのお金を浪費することになるかもしれません。
あなたは必ずしも、例えば、主要予測因子と他の予測因子を区別する必要があるというわけではありません、 あなたは全ての情報を活用したいだけです。
その週に摂取したカロリーは少なくて、数キロ痩せました。
インターネット上では、多くのWebサービスがこのような形式でデータを提供しています。
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3つの別々の構成要素がそこにありますが、それらすべては独立して評価され得るものです。
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そこで 分かったことは、これらを実現する唯一の方法は、機械に 自分で学ばせることだと。
PwCのプロフェッショナル数名から様々なデータの種類、 利用方法、技術がデータ分析に影響を及ぼしていることについてお話を伺いました。
そして、一部は季節が両方ともに非常に強く関連があるからです、 しかしこれは良い面です、それは一方で死亡率と相関しています、 しかし、それは大気汚染とも異なる方向で相関しています。
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我らは機械学習の評価について議論した、 評価指標の話として、precision recallとか、F1スコアとかも議論してきたし、 評価の実践的な側面も扱ってきた、例えば トレーニング、クロスバリデーション、そしてテストセットなどのような。
そして、多くの点が、線より上にはありません。
何故なら、あなたが尋ねているのは、どんなデータ分析においてでも 求めるモデル戦略に大きい影響を与えることのできる質問だからです。
データ分析質問の第3のタイプは、推理の質問です。
それに加えて、あなたが気づいていないことに起こる どんな背景傾向をもです。
しかしポイント、我々の予測が.33であるということで、そして、真実が.4であるということです。
通常g、(小文字の)で表現され 重力加速度という神秘的な名前がついています なぜその名前が適切であるのか 次回のビデオで見てみましょう
幸福に関するクラスを教えることで、 もともと私が願っていた以上に幸福について学ぶことができています。
あなたが新製品を開発していると仮定してください、そして、 あなたはどれくらいの人々がこの新製品の代金を払う気があるか知りたいです。
JSONの詳細については、このウェブサイトをご覧ください。
そう、それは第三のパートです。
しばしばデータ・ファイルにおいて、 特にそれらがエクセルスプレッドシートからの取り込んだものである場合は、 若干のジャンクが最後にあります、おそらく幾つかのコメント、誰かが書き込んだメモもあります。
我々は他の量も計算するためにモデルを使うことができます、たとえば、 我々は何人が30ドル以上を払う気があるか知ることもできます。
最も簡単な解決策はちょうど死亡率の散布図とx軸の上のPM10です、 そして、ここでは、あなたは関係がどのように見えるかについて確認することができます。
もし我々が一日5回果物と野菜を食べる人々についてデータを収集するならば、 そして人々が持つ呼吸気道感染症が幾つかについて データを収集するならば、です。
そこで、インドへの旅行が終わった後 オースティン校に戻ると、シラバスをまとめました。
それで、その図がどうみえるかは、これです。
負と正の両方の値を持てる標準分布とは違っています。
それで、あなたはこの特定のモデルから要約統計量を解決します。 そしてそれはオーケーです。
あなたがそこで行うすべての事は何らかの行動です、そして、 重要なポイントはあなたが行う前に、その結果がどうなるかをご自分が知りたいということです。
次にすべきことは、あなたの解決方法を試みようとすることです。
ここのx軸で、私は、ざっと、-2と2の間で変動する 模擬予測因子を持っています。
あなたがサンプリング・データであるという理由で、あなたは不確実性を導入します。 何故ならすべてのデータがあるというわけではないからです。
そして、温度が低いとき、オゾンはより低い傾向があります。
それで、その情報を集めることは重要です、 何故ならそれによりあなたの予想が正しかったかどうかが分かるからです。
ここでは、まさしくそのトップに、混同行列と呼ばれているものがあります、 そして、それは本当にある予測の数に明らかにします、良かれ悪しかれ、それは参照、 そして、我々が悪いか良いかを予測するものと呼ばれています。
上級者向けのPythonは、 この専門科目では厳密には必要ではありませんが、ウェブ上の例題や、 ビッグデータやリアルタイム解析などのデータサイエンスの トピックを、特化した機能が必要かもしれません。
そして重力とは、 世の中すべての物体に引力を生じさせる物理現象です このボールは、重力による引力で私を引きつけ、私は 同様にボールを引力で引きつけています。
現在、これらの質問のそれぞれには非常に異なる特徴があります、そして、 あなたがどんなデータ分析からでも調査結果を解釈できる異なる方法を暗示してください。
あなたのデータセットが適切にフォーマットされ正しく出力される という考えにもう少し確信が持てます。
多くの点で映画製作の場合に似ていますが、 あなたは、自分の映画の粗削りラフカットを作りたいですか?
それで、あなたが自問しなければならない質問は、幾らお金を持っていくべきかということです。
多くの場合、そうしなくてもよいので、 慎重に常にあなたが推論を実際にしなければならないかどうかについて考えようとしてください。
皆さんがデータを公開するとき、トピックを使用します。
そして、あなたが必要とするかも知れない他のメタデータがあるならば、 コードブックや変数が何であるかについて述べるものが、 データと共に入手できることを確認します。
ここに粒子状物質の問題データがどのようなものであるかが書かれています。
私が住むシリコンバレーでは、 様々な企業を訪問すると、たとえシリコンバレーの大手企業であっても、私がよく見かけるのは、 人々がある問題に機械学習を適用しようとしていて、 時にはそれに 6 ヶ月も費やしているケースです。
それで、もうひとつの尋ねることができる質問は、 利用可能なデータを使って、何がニューヨーク市の死亡率を最も正確に予測したか、です。 オーケー?
それは非常に単純な質問です、 そして、解決方法はちょうど前もってよりいっそう考えてみることです。
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完成したら、写真を撮り、送ってください。
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推論は、あなたが観察することができないものについて文書を作る仕事です。
そして、複数の並行した目的が、いっせいにあるかもしれません。
そして、あなたがするかもしれないひとつのことは、あなたがフェイスブック広告を買ったところで一週間試験を行い、 そうれがどうなるかを確認することです。
まず、データは単一のJSONオブジェクトで構成され、 そのオブジェクトはマップであり、そのマップには1つのキー値のペアがあります。
この週では、多くの時間を取って、問題解決のために様々な種類のデータが 利用可能であることを学習しました。
それで、正規分布によって支配された母集団からの代表サンプルとして、 それらが描かれるならば、 我々がデータがこう見えると思っているものはここにあります。
最初のモジュールは、予備知識に焦点を当て、 Python言語の基礎をいくつか復習します。
そして、ゴールはあなたの主要モデルに対する証拠を作り出すことです。
そうではなく、私はゲームデザイナーがこのようなゲーム内で使用しているテクニックの いくつかはビジネスや教育、ヘルスケアなど 他の領域の問題に対しても適用できるということを示したいのです。
我々にデータについての情報提供し、母集団についても情報提供する、 2種類の異なるモデルを我々は見ました、いいですね?
それで、あなたは他の重要な調査結果を追い続けるかもしれません、それはオーケーです、 しかし、ちょうどあなたがどんな質問を実際にしているか理解することが重要です。
あなたが考慮したい如何なる種類の日常的なコミュニケーションにとっても、 重要である二、三の正に中心的な概念があります。
私は、必ずしも期待する必要はない様々な異なる形で 母集団が出て来るので、彼らが出現できる、 母集団と形式についてもう少し話すつもりです。
そして、我々はそのデータがどのように我々の予想にマッチするか知りたいです。 そして、それはこの図が我々に提供してくれているものです。
それで、この点で、あなたは多くの調査データ分析をしました、 そして、質問のために探している解決の理にかなったスケッチを、 あなたはおそらく持っているでしょう。
このデータは、国内死亡率、及び、 私が深く関わっていた大気汚染死亡率研究から、 来ています。
それで、これが、そのモデルがデータに適用した結果です。
次にa2は gのz2で計算出来る、 ここではっきりさせておきたいのは、 このz2は三次元ベクトルで a2も三次元ベクトルという事。
ここに実際に、1999年のニューヨークのデータがありますが、 適した線形回帰直線をトップの上に重なっています、いいですね?
これは何か、あなたが多くを考えないで済ますというような場合です、 しかし、実は、それはデータ分析プロセスの非常に重要な部分なのです。
最後の部分では、あなたの母集団のモデルを誤って指定しています。
あなたは、それらの違いを気にしますか?
データが母集団であるならば、 あなたの分析の特徴の一つは不確実性を生み出すサンプリング・プロセスがないので、 それが不確実性を持たないということです。
成熟した言語であり、 書籍からオンラインコースまで利用できる豊富なリソースがあります。
しかし、そうでありません、それは完璧にはフィットしていません、 そしてまだ一連の曲線があり、0と5の間の範囲にデータが 無いところの値に及んでいます。
それで、あなたは何か単純なことから始めることができることを望み、 それからもう少し複雑なものができます。
あなたがなんとなく定義済みの母集団をよしとして使う徴候は、しばしば、結果が解釈できない或いは、 解釈するのが難しすぎる、ということになります。
それで、あなたはより多くのデータを集める必要がありますか?
あなたはちょうど一組の変数から良い予測を引き起こすことを可能にしたいです、 そして、あなたがすべての特性の間の関係の詳細な理解を行っているという わけではありません。
ですから、永遠に続く可能性があります。
それで、私がここで使おうとしている例は、 新製品のための広告キャンペーンになる予定です。
そして、そのように、データが問題についてあなたの期待に沿うものかどうか、 あなたはわかっているでしょう。
また、MQTTやMQのようなメッセージシステムに 応答する入力ノードもあります。
一旦その灰色の部分の外に位置するならば、結果が0または1であるので、 あなたはほとんど絶対の確実性を持ちます。
そして締めに入る前に、 最後に一つ、言いたい事がある。
食事代が30ドルになりそうだとあなたが思ったと仮定してください、 そして、結局30ドルでした、それはたいへんすごいことです。
計算生物学。
あなたは幾つかののパラメータとを推定しました、そしてそれは結果でした、 そしておそらく、あなたが提示できるほどの能力レベルです。
それで、あなたは、第二次モデルによって導入されるいろいろな変化に、 主要モデルがどれくらい感度が高いか考えたいのです。
しかし、通常、数は少ないです、 そしてしばしば実際はちょうど一つです。
ですから、データを見て、計画を立ててください。
それで、単純な検索をして、あなたの質問がすでに答えられたかどうか見ることで、 あなたの組織内または組織外において、多くの時間とお金の節約になり得ます、 そして既に回答された質問とは反対に、 人々が答えを望む本当の質問をあなたは尋ねることができるようになります。
例えば、データセットが適切に読めること、 あなたが得ると思っていたデータの全てを持っていることを 確かめるのに最後の数行を見ることがとても有用であることに私は気づきます。
これは基本的に結果として退行している死亡率と我々の主要予測因子であるPM10です、 他のどんな要素も使用しておらず、ただ単に基本的なモデルとしてです。
現在、あなたは沢山のツールが自由に使えます、 しかしあなたは本当によい多くの様々な歌をおそらく聞いているのです。
もしあなたがこのデータを得た方法によれば、あなたは1,000行であることを期待していたのであり、 それから例として挙げたテーブルには1,000行あるべきなのです。
あなたがそうであろうと予想した代金より実際の食事は10ドル高かったのです。
そして、予測値をモデルに設定することは、常に重要です、 ですから、データをきちんと理解してそれがどのようなもの確かめることは魅力的なことは分かります、 しかし、あなたは予測をセットすることができなければなりません。
いくつかのデータと解答への飽くなき欲求があるからといって 適切な回答が,手持ちのデータから得られるとは限らない。
この二つの用語の意味が分からなくても心配しないでください。
連合分析で、基本的なゴールは、主要予測因子と結果が、 多くの他交絡因子が認められる場合、 相互に関係しているかどうか決定することです。
それは価格をセットする、或いはあなたのマーケティングキャンペーンがどのようなものであるか理解することなので、 あなたは十分な情報を持っています。
これに対するもう一つの語は、感度解析です。
あなたが、コンピュータを必ずしも使う必要があるわけではありません。
他方、もし広告キャンペーンが本当に高くつくものであるならば、 これらの広告を運営するにかける費用は1日につき20ドルでしょう。
そして、もしこれらの予測をすることに、そしてそれらを正確にすることに興味を持っているならば、 あなたは、合理的に母集団の理にかなった近似値である モデルを持っていることを確認したいです。
このことは,時と共に技術が進歩することで, 「ビッグデータ」は変化する,ということを示唆します。
私がニューヨーク市の死亡率に関連したニューヨーク市の大気汚染は どうか知りたいと考えてください。
そして、主要予測因子により結果における変動差異が説明されますし、 それはあなたが関心を抱いているものなのです。
アングリー・バードやその類のゲームは 一億回以上ダウンロードされています。
最後は、ちょうどコミュニケーションに関してのあなたの態度です、 聴衆があなたにフィードバックをして、あなたの分析であなたに役立つよう十分に関与できるように、 あなたがオープン且つ協力的な態度をとることは重要です。
または、あなたが、知っている、ボルチモア市の大気汚染の平均レベルは、何ですか?
そうです、それが、歌を書くという芸術なのです。
このモジュールでは3Dプリントがどのように製品のカスタマイズ性を向上し オンデマンド製造の発展にどのように寄与するかを示す例について議論します。
つまり、いつも通り、 1と予測する、つまりy =1と予測するのは hのxが 0.5以上の時で、 そして0と予測するのは 仮説の出力した値が 0.5未満だった時とする。
しかし、それは真実です、しかし、連合見地から、それがpm10が死亡率と 関係していないことを必ずしも意味するというわけではありません。
ですから、この交絡因子の追加により、 我々がpm10と死亡率の間で推測した関連性は劇的に変わりました。
私は グローバルヘルスにとって、そして私は思います グローバルヘルスについての最大で単一の課題は気候変動です。
可能なときに、もしあなたがプレゼンテーションを作り、そしてデータを見せたりしたら、 更にデータについて要約や統計を見せるとすれば、 それに調和するある程度の不確実性を示そうとしてください。
あなたがこのデータセットからの推論をしたいとしたら、 あなたが推論作成を試みる母集団は何でしょうか?
なぜなら、すべてのダイヤモンドの原石を思い出してください。 99の石炭が構成要素です。
このビデオではこの定義を行い、さらに どのような場合に機械学習を使えるかの概要をお話します。
プログラミングの基礎に入りますが、その前にデータサイエンスが何であるか、 なぜ世界中で注目されているのかについてもう少し詳しく説明します。
自然言語処理と コンピュータビジョンは今日、ほとんど応用機械学習となっています。
そして、あなたは、有用なまたは決定を下す拠り所となるような回答に行き着きます。
これらのうちどれか1つでも失敗すれば、 どんなに優れたアイディアでも、ビジネスでは死を意味します。
そのWebサービスは、地震データをJSON形式ではなく XML形式で返します。
それで、彼らの間には線形関係があります。
このニューラルネットワークがやる事は ロジスティック回帰みたいなもんだが、 もともとのフィーチャーである x1、x2、x3を使う代わりに これらの新しいフィーチャーa1、a2、a3を使うって所だけが違う。
そして、その明白な証拠は本当に最初の解決方法であり、 あなたが当面考えることができる最も単純な解決方法です。
それは非常に単純で、主要予測因子であり、唯一の交絡因子なのです。
中間領域の右側で、あなたは結果が常に1であると気がつきます、 そして、中間領域の左側で、あなたは結果が常に0であるのが分かります。
何故ならば、計画によりもたらされるもののひとつは、 概要に加えて偏差だからです。
現在、私がしたい次のことは、データセットの端をチェックすることです。
ですから、これがその結果であり、tmpd変数である温度と dptp変数である露点温度を含んでいます。
よって、「ユーザーがスパムと非スパムにラベル分けするのを見る」は経験 E 、そして「正しく分類された電子メールの比率」は 性能基準 P となります。
それに続いて、あなたは、もし直ちに明確にならないのであれば自分が答えようとしているのが、 どんなタイプの質問であるか述べてもよいです。
私が使おうとしているデータはこの国民死亡率と 大気汚染死亡率が源です。 そして、2001年から2005年のニューヨークの1日の死亡率の状況はここに書いてある通りです。
最初の部分は、予想の設定です。
しかし、ここで分かっている重要なことは、あなたがデータから得られるどんな予測でも、 常にかなりの不確実性を求めていなければならないということです。
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この機械学習のクラスの、最後のビデオにようこそ!
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特に、そのコンテンツは、応答データを含みます。
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私は、テキサス大学オースティン校のマコームビジネススクールでもマーケティングの 教授をしており、15年以上在籍しています。
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リストビューは、結果リストを渡しすますが、 それはハンドルレスポンスで計算された結果リストです。
そして最後に、良い質問とは非常に明確ではっきりしています、 ですから世界ではっきりした干渉に繋がるのです。
startTagメソッドが呼び出され、開始されている要素が渡されます。
データがどんなに大きなものでも, つまり,もし皆さんがもっているデータが巨大だとしても, 皆さんの疑問に答えるには,十分大きくないかもしれない,もしそのデータが適切でなければ,
あなたにはこれまでに見たいすべてのデータが実はあるかも知れません、 そして、それから、基本的にデータセットの外側にあるもの、本当に根本的で、 あなたがデータセットの外側で話している 推論の対象になるもの、をあなたは気にしません。
それからそれらのテクニックのいくつかを取り上げて それ自身はゲームではない別の状況に対してそのテクニックを慎重に適用します。
それで、汚染物質の増加は死亡率の5パーセント増加という結果になります。
たとえば、しばしば生物学において、人々は人間のモデルとして、マウスを使います。
私は、この目的を達成するために良い仕事をしていないように感じたのです。
これとは対照的な、PrecisionとRecallを組み合わせる 別の方法がある。
予測質問で、ゴールは、あなたが自分で利用できるようにしている如何なる情報をも使った結果を、 最も正確に予測するモデルを開発することです。
このデータは、あなたが調べるであろう全ての異なる年から取った無作為標本です。
です。 現在、データ分析はしばしばある種の意思決定を支持してされます。
しかし、真実は実際に多くの良い質問があるということです。
それらの要素に加えて、 我々には、予測推定したい多くのパラメータがあります。
だから、私はあなたがたがまた、このクラスから多くを取り出す事が出来た事を祈る。
こうしたビデオを通して、私が講義するだけでなく 私から皆さんに質問を出して皆さんが内容を理解しているか 確認します。
それで、あなたはパラメータを予測推定しようとしていません。
そして機械学習は、コンピュータの新たな 能力として発展し、今日、産業および基礎科学の多くの分野で影響を与えています。
しかし子供たちが加工食品を食べ過ぎると、 砂糖も同時に大量に摂取していることになります。
覚えていただきたい重要なことは、 入力ノードは、フローに沿って流れるメッセージオブジェクトにある情報を追加するということです。
与えられたコミュニケーションの目的を分類して、 適切な環境と聴衆をそのコミュニケーションのために提供することは重要です。
あなたがデータを分析したあと、結局、それはあなたがはよりよく語を語るのに役立ちそうです。
ちょうどそう、次のプレゼンテーションをしている次回、 あなたはそれらを覚えておくことができて、それらのことを考えることができます。
研究者がこれをどのように使って 大きな AI の夢に向かって進歩を続けているかお話します。
だから我らがある人に あなたはガンだと思う、と告げるのは とても確信がある時だけにしたい。
しかし、実際のデータが、この図の中にありません。
しかし、あなたがちゃんと実際のデータを見たいと 思っているものの偽の絵を描きますか?
もう一度言いますが、違いは第三者であることと、私であること。
そしてキャンペーンが終わった後、あなたは平均約200ドルを再び持ちます。
こんにちは、私はロジャー・ペンです、そして、私はこのコースでのあなた方のインストラクターです。
あなたは30ドルであると考えたのに、食事は結局40ドルになってしまったのは何故なのか。
そして、あなたが見てきたものに基づいてあなたの予想を修正することです。
簡単に言うと ボール自体の重量で下方に引っ張られるからです。
主要モデルとはあなたが他の分析の基礎とするモデルです、 そうですね?
すると同様にa(2) 3は イコール gの z(2) 3となる。
それは、証拠は人の心を変えないけれど、 フェイスブックの投稿1つが変える理由です。
モジュール3では、レジリエンスにおける感情の役割についてお話ししました。
だからa1をxと 定義する。 つまりa1はベクトルで ここのxを 置き換えて、z2イコール シータ1掛けるa1となる、 a1を入力レイヤのアクティベーションとしただけ。
そして、我々は潜在的交絡因子として二酸化窒素をモデルに含めることができて、 そうするとき粒子状物質に対する推測がどのように 変わるかについて分かります。
しかし、一旦データ分析に興味を持てば、 もしあなたがこれらのことを後で発見した場合、それは本当に扱いが面倒なことになります。
一体どうやってるか?
推測は、ある意味で、解釈の最後のステップです。
それはしばしば役に立ち、概要を示す方向に導きます、 また、データサマリーがなくても 何が結論かを言葉で要約して助けてくれます。
そして誰が書いたかは言いませんが ある人はセックスについて問題があると書いています。
それで、ある特定の質問があれば、 あなたは、質問があてはまる母集団を持つでしょう。
そして、死亡率は我々の結果です。
適切にシミュレーションされているので、これは全く非常に素晴らしくて理想的です、そうですね?
次の講義では、連合および予測分析の例を提示し、 これらの異なる種類の分析を通して、正式モデリングフレームワークが どうやって機能するように用いられるかをお話します。
特に、学際的なタイプの聴衆がいるならば、あなたは先ず最初に、 誰もが同じページにいて同じ考えを持っているということを確認したいです。
そして、このサイズの、或いはあなたが予測する サイズの影響を持つ母集団への影響はどのようなものでしょうか?
そして、ガンマはzにおける一単位増加と関連したyの変化です。 そして、xのために調整されます。
そして、主要な結果は、ある種まず最初にあなたが集中するものです。
第3のステップでは、あなたのデータを要約し、 関係を定量化するために、統計モデルを構築しています。
そして、それは、データフィッティングを読み上げた何かです。
実際、彼ら全員がそのようなクラスを取る機会がないという事実を 嘆いているように見えました。
彼らはどこに光があるか知る必要があります。
1つ目の罠は第三者として話すことです。
そして、あなたが尋ねたいという質問は、その大きさが道理にかなっていますか?
このFスコアは単に、 もっとたくさんの可能性の中の たった一つの場合に過ぎない。 だが歴史的に、または慣例的に、 これが機械学習の人々が 使っている指標だ。
しかし、いくつかこの定義を 試みた例を見てみましょう。
例えば無作為対照化試験または 直接制御された種類の実験、です。
あなたが興味がある人口に対する最終的な影響との 関係の大きさを融合したりしないことが大切です。
それは今後このコースで学んでいきます。
しかし、とても重要であるので、それは別に議論するに値します。
まさに初めてこのコースを私が教えた年には 大学レベルでの「今月の教授」賞もいただきました。
送信するデータはどのような書式でも良いですが、 通常はJSONオブジェクト形式です。
データ分析を伴う良いプレゼンテーションをすることにとって重要であると、 私が感じる二、三の重要な構成要素があります、 そして、私はちょうど彼らの一組をここで記載しようと思いました。
しかし、我々が使うモデルは、多くの場合数学モデルです。
現在、他のパラメータ(ガンマとアルファ)がありますが、それらはモデルの中にあり、 そのモデルが機能するようにわれわれがモデルの中に組み込む必要があります。
そして、私は、いわゆる連合分析と予測分析に 彼らを分類するつもりです。
他方、あなたが期待された何かを見つけるならば、そして、 あなたの調査結果が誰でも探しているものに合致するならば、 それは、よいことである場合、又はそうでない場合があります。
しかし、問題は、これですが、データについて考えるのに我々にとって役に立つモデルがありません。
lngと呼ばれるキーもあります。
しかし、むしろ、実はあなたが母集団についての話をすることを助けるために 役に立つモデルを開発することに集中すること、が重要です。
明らかに、あなたがしたいことよりずっと多くのことがしばしばあります。
または、あなたはより正式モデルの方向に行きたいのかもしれません。
第4の特徴は、答えが可能な質問でなければならないということです、いいですか?
あらゆるセッティングは少し違います、そして、 あなたは常にすべてのアプリケーションの所定の測定基準に集中するわけではありません。
とはいえ、我々が何について話すのかをしめす最初の例としては悪くありません。
10代の頃でさえ、哲学や心理学 そして何をすると幸せになれるかについて書かれた、あらゆる種類の本を読んでいました。
そしてもしあなたが単に(P+R)/2 で平均を取るだけだと、 この例でそれを実際に行うと、 平均はアルゴリズム3で最も高くなってしまう。 この種のパフォーマンスは どんな時でもy=1と予測するだけで 得られてしまう物だというのにも関わらずだ。
線の下、そして正にその付近には、多くのデータ・ポイントはありません。
1つのシナリオはごくわずかなコストしか持っていないかもしれません、または、 もう一つのシナリオは非常に高いコストを持っているかもしれません。
さて、私の背景となる情報をいくらかお伝えしましたので、 皆さんが疑問に感じているであろう質問に移りましょう。
すると結局我らは自分自身に、 Precisionが0.5でRecallが0.4というのは、 うーん、例えば Precisionが0.7でRecallが0.1より 良いのだろうか? 悪いのだろうか?
私にとって、機械学習を研究していると、典型的に一週間の内に話をする相手は ヘリコプターパイロットだったり、生物学者、コンピュータシステム関係者 (つまりスタンフォードの同僚)だったりし、そして週に 2、3 回はメールで シリコンバレーの産業界の人たちから私に接触があり、 学習アルゴリズムが彼らの問題に適用できるか問い合わせて来ます。
オーケー、何故なら推論をするものが何もないので。
これはモデル無しでの、活きたデータですか?
そして、あなたは調査をします、そして、誰かはあなたのところに来て言います、 データは何を示してますか?
この些細な情報2つで、すべきことはすべて完了します。
これは過去5年間で大幅な採用が見られました。
トムは、次のように機械学習を定義します。 適切に提起された学習問題は以下のように定義される。
しばしば、手順が特定され得る唯一の方法は、コンピュータ・コードによって、 または、あるアルゴリズムによって行う方法です。
それで、意思決定は多くの異なる入力に依存することができます。
それでこれは、いわゆる私がこう呼ぶ、偽の絵を描く、と言うことです、いいですか?
あなたが構築したいという考えが、もしあなたが何かのために自分の言い分を述べているならば、 あなたは明白な証拠を作りたいです。
データ分析の解釈は、 全データ分析プロセスの連続部分です。
さて、あなたはヒストグラムの中の10ドル付近で、この巨大な急増の現象が分かりました?
理論的な正規曲線、偽のデータ及び我々が見せた偽の絵よりも前に、 我々が見たことがあるものを考慮すると、 どのようにこの絵は偽の絵と比べられますか?
これから、二つの重要なトピックについて注目していきます。 皆さんの親しき愛すべきもののことです。
この例では、これは連関分析でした、そして、 それは2つの特性の間の関連について集中的に推定しました。
それから、質問に答えられる的確なデータを持っていないならば、 あなたは他のデータを必要としますか?
それから、私はただいま、最大のグローバルヘルスケアの問題点を考えています。 その問題とは、海外でヘルスケアを消費しようとする患者の動きが増加していることです。
ですから、非常に特定の質問をすることについて重要なことは、 それがよく定義された干渉にしばしば繋がるということです、いいですか?
再現可能な研究のいくつかの要素について, Markdown, LaTex, R Markdownを含むプログラミングの観点からお話しする予定です。
ここで、この点、 この値は、とても高い閾値の値に 対応している、 例えば閾値が0.99以上とかそういうの。
それから、テスト・データで以外、我々は、モデルに基づく予測をします。
それで、考えるべき最初のものは、予測品質です。
現在、我々がここで尋ねている質問は、非常に単純です。
現在、結論として言えることは、そのサンプル・データが 母集団を表しているものではないということです。
Pythonは現在、大学生を プログラミングへ導く言語の選択肢となっています。
これまで、これらの講義での例は、 EDA反復の1つの段階を一般的に例示しました。
そして、我々が尋ねたい基本的な質問は、 この母集団のペンギンがどんな割合で青緑色の帽子をかぶっているかということです?
ですから、我々は、考え、そしてこれらの傾向を捉えるために、 また表面下で何が起きているかについて更に多くを学ぶために、 ここで発見したことに基いて、元々の線形モデルを修正する可能性があります。
この講義では、あなたのデータを調査するために統計モデルを使用する方法について、私は話します。
もうひとつの可能性は、予想が実際にある 現実と合わない場合です。
これから3D Hubsのファウンダーのような人々の話を聞きます。 3D Hubsは利用者が30,000ものプリンタにアクセスできるプラットフォームです。
彼らは動けません。
短くまとめるために、常に、母集団がどうなるであろうかについて考えてください。
学校でとても優秀だった人が、 自分のキャリアで成功できている人だとは限らなかったのです。
そして、正式なモデリングについての素晴らしいことは、 あなたが興味がある種類のパラメータや推定しようとしているパラメータについて指定することできるということです。
ですから、それはこのコースが何についてであるかのようなものであり、 この全体のプロセスを管理することについてです、そしてデータ分析を行い理路整然とした 結果を生み出すためにあなたが経験する反復作業のようなものです。
そして私が信じている最大の グローバルヘルス課題は、私たちが現在直面しているのは、貧困です。
つまりアーキテクチャという用語は 異なるニューロンが互いにどう接続されるかを表す言葉。
当講座の最後のモジュールはプロジェクトです。 このプロジェクトでは、 いくつかのデータセットを取得し、合併して データクリーニングした後、データを処理していくつかの質問に答えます。
コンピュータ・プログラムは、ある課題 T について、 ある性能基準 P に基づき、もし T についての性能が基準 P で測定して、経験 E と共に改善している場合に、 経験 E から学習したと言うことが出来る。
それで、我々はこれをどうしましょうか?
それで、あなたが予想外である何かを見つけるならば、それはよいことです。
「再現可能な研究(Reproducible Research)」はよりユニークなコースの一つです。
しかし、通常、それらはこの枠組みに従い、 あなたは主要モデルと二次モデルを適合させる間に繰り返したいと思うようになるでしょう。
そして、あなたは何をするべきか、または、どんな決定をするべきかについて最終的に結論を引き出すときに、 これら全てを考慮に入れなければなりません。
たとえば、このモデル、通常のモデル、によれば、 読者母集団の68%が6ドル81セントと27ドル59セントの間の金額を支払う気があります、 どうやって我々はそれが分かります?
そして工学でも、全ての 技術分野において、データセットがどんどん大きくなってきており、 学習アルゴリズムを使ってそれを理解しようとしています。
現在、あなたが持っている第2の問題は、誤って指定されたサンプリング・プロセスです。
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今は、私は問題を質問の予測タイプに変えました、 そして、我々は何が結果を最も正確に予測するか分かっていたいです。
それは基本的にそうです。
そして、あなたの質問に対する答えがいくらかあなたがそれがそうであると思っていることであるならば、 ここの基本的な考えはあなたが世界が機能する方法の理にかなった 説明ができる必要があるということです。
次に、より重要な事として これらのニューラルネットワークの表現が なんで良さげなアイデアなのかを 直感的に分かるような感覚を伝えたい。 それらが非線形の複雑な仮説を学ぶ助けとなる。
それで、解釈はそうであるかもしれません、大気汚染はあなたにとって良くありません、 そして、結論は、我々が考えているどんな環境ででも、 我々が大気汚染レベルを低下させる必要があるということかも知れません。
灰色の部分があなたが最も多くの不確実性を持つ地域です。
母集団を筋道正しく記述することができないならば、 あなたは実際少しの推論も作ることができません。
そして、最後に、常に、あなたがデータから得るどんな予測に対しても、 ある程度の不確実性を要求してください。
オーケー。 4/4拍子。
それは、関係を認識していなかった季節を含めなかったとき、 我々が確認した理由の一部なのです。
それで、私が本当にこの講義で話そうとしていることは 本当に推測や平常の質問に関係することです、 そしてそこでの解釈は非常にやりがいのある課題となり得ます。
最後に、死亡率とPM、粒子状物質にとても関連があるかも知れない もう一種類の要因は他の汚染物質です、いいですか?
最初は、我々は母集団を特徴づけることができるか? という問題です。
それを知っていると助かります。
連想分析におけるモデルの基本的な形は、 何かこのようなものに見えるでしょう。
学習 アルゴリズムは自己カスタマイズプログラムで広く使われています。
我々が今尋ねるべき質問は、線形モデルはどのように 見えるものか? ということです。
覚えている限りにおいてですが、私はいつでも幸せに興味を持ってきました。
そしてあなたはおそらく、zと考えられる潜在的交絡因子が分かるでしょう。
ものは、信頼の間隔を好みます、 そして、あなたが何をするべきか、または、何をするべきでないか決定をし始める前に、 あなたに可能性の範囲、及びあなたの予測において 不確実性の大きさを分からせる他の方法はこの段階で有用です。
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そして、実際、私はpm10のために係数をハイライトしました、 以前よりもそれはさらに大きい値です、そして、標準エラーは同じようなレベルです、 それは実は、ある意味では、前のモデルの場合より統計的に重要です。
それで、変数の3つのクラスが、分析の連合タイプにおいてあります。
あなたがデータ分析を通して働く間、あなたが係わりたい 2種類のコミュニケーションがあります。
だから、私がチェックしたいものの幾つかについて、 あなたは行と欄に適正な数値を持っていますか?
モデルからモデルへのそれらの変化は、どうですか?
役に立つ可能性もあるのは、予測アルゴリズムについて一連の要約統計量を計算できることです、 そして、あなたはそれをここで確認することができます。
この講義はEDAのゴールを議論します、そしてそれから何を期待するかを議論します。
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Samsung NationはSamsungがコーポレートサイトで公開しているもので 我々がゲーム要素もしくはゲーム構造と呼ぶものを使用したシステムを Samsungのビジネス上の問題を解決するために使用しています。
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しかしながら,他の多くのデータサイエンスの教育プログラムでは 2の次の要素であるように誤魔化されがちです。
考えるべき次のものは、内容です。
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私は今本も書いていて、暫定的にタイトルを 「そんなに賢いのになぜ幸せでないの? 」としています。
PrecisionとRecallを組み合わせるには、 これ以外にももっとたくさんの可能な式が あり得るという事は言っておくべきだろう。
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あなたが誰であるか、そして、あなたがどこで働くか、 そして、あなたが何をしているかに依って、あなたの聴衆は異なる人々の一団となります。
そこにはどれだけのデータがあるのでしょう?
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ガイドしてくれるフォームが見つけられます 実際、このタイプ間違いが起こるとき、我々は実は、 ちょっとしたニックネームの別の一つとある種類の質問を間違えることは、とても一般的です。
具体的には2つの形式があります。 JavaScript Object Notation(JSON)とXML(Extensible Markup Language)です。
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次のレベルで、あなたは、データセットを分析していたので、分かりにくいか予想外である結果について、 何らかののフィードバックを得たいと思う可能性があります。
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コミュニケーションは、良いデータ分析の基本となります。
ポジティブな関連性を予測しているならば、 あなたは結果がポジティブかどうか見ることができます。
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モデルのアイデアは、母集団の代わりをするでしょう。
ガンマ分布は、正値を許容するだけです。
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たとえば、それらはあなたに平均値または中央値を提供します。
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我々は、予測をセットすることができます。
2番目のデータフォーマットは、(Extensible Markup Language) XMLです。
そして、いわゆる主要予測因子と交絡因子という概念がありません。
では、我々の主要モデルを取り上げましょう、 それはちょうどキャンペーンの結果や指標とともに単純なモデルとなるものです。
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あなたの研究またはあなたのデータ分析プロセスにおいてです。
ですから、このような実験から、より現実的に見えるであろうと 思われるものの像がここにあるのです。
方向性についての迅速なチェックは、あなたの結果があなたの予測にマッチするかどうかを 確かめるために、有用な素早いチェックです。
>>ですから これらを自然言語とは見なしません なぜなら、私たちの世界を形作っている素晴らしいアイディアの陰には 一見素晴らしく見えるアイディアが数千と群がっているものだからです。
オーケー、あなたが最も単純なシナリオでするであろう 最も明らかなことは何ですか?
人が言うように、あるトピックについて学ぶ最良の方法は教えることなのです。
つまりはあなたがガンだと 予測した患者のより多くの割合が 実際にもガンとなる、 何故なら我らはそれらの予測に 極めて確信を持ってるから。
何がゴールであるか一旦全員が理解すれば、我々全員は同じページ上におり、 そのゴールを達成するために同じ方向に向かうことができるでしょう。
そして、これら5つのステップのひとつひとつは、あなたが想像することができるものです。 予想を設定し、情報を収集し、それらの予想を収集したデータと合致させることを含んでおり、 あなたが関与できる小さなサイクルです。
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ちょうど質問のそういう性質を思い出して、確かに、 あなたが尋ねていた質問に合うものを見つけて行った分析を確かめることです。
それは、あなたがそれがそうであると期待していることですか?
機械学習とは何か?
それで、あなたには母集団について補助データがあるならば、多分、 あなたが集めるサンプルと母集団に関する補助データの違いを、母集団、そして あなたの特定の特徴はそれらがどれくらい異なるかについて見るために定量化することができるでしょう。
また、あなたが選んだいろいろなモデルの合理性について、 あなたは考えなければならないかもしれません。
マークアップは、ドキュメントの格納レイアウトと 論理構造の記述をエンコードします。
数秒後に、ビデオが停止します。 その時に、 マウスを使って 4 つのラジオボタンから一つを選び、 この質問に対してどれが正しい答えか私に知らせることが出来ます。
しかし、彼は、プログラムが自身を相手に 数万回ものゲームを行わせたのです。 そしてどのような ボードの配置が勝つ傾向があって、どのようなボードの配置が負ける傾向にあるかを 見ることにより、チェッカープログラムは、やがて、どれが良いボードの 配置でどれが悪いボードの配置かを学びます。
そしてこの三次元ベクトル、 z2を用いて、 a(2) 1、 a(2) 2、 a(2) 3の計算を 以下のようにベクトル化する事が出来る。
これのクールな所は フィーチャーa1,a2,a3,は それら自身が入力の関数として 学習された物である、という事。
それで、あなたは集めたデータについて問題があるかどうか確認するために、 請求書を調べることができます。
そして、あなたはいろいろな異なるやり方でそれをテストしています。 そして、ちょうどそれが機能しそうかどうか見てください。
まず第一に、空気中のオゾン生成は、 照射される日光の量に、たいへん依存します。
それで、そのモデルからの結果はここにあります、 そして、前のモデルと比較して、pm10のための係数が少し下がるのを、 あなたは理解できます、それは少し下がるので、 我々が二酸化窒素をモデルに含めるとき、影響はやや弱くなります。
あなたがこの広告キャンペーンを実施するとき、金額範囲の中で高低どちら側の限度であるかを気に掛けるでしょう、 何故ならばおそらく39ドルではその価値がないだろうけれど、49ドルならばその価値がある場合があるからです。
しかし、大体においては、どのように AI プログラムを書けばもっと興味深いことができるか分かりませんでした。 例えばウェブ検索や写真のタグ付け、メールのスパム対策などです。
あなたが考えたこのシナリオにおいて、それは30ドルであろうと思われましたが結局は40ドルでした、 それでは次回は、あなたはもう10ドル余分に持ってくるに違いありません。
皆さんのアイディアが世界と出会うと、顧客と出会います。
正しくデータから理にかなった選択をひとつしてください、 そして、分別のある解決方法を提供してください。
最後に、データ分析プロジェクトを完了したとき、 あなたは調査結果と結果を聴衆に通知したいことになります。
しかしこの もしモデルを決して使わなかったのであれば、どれだけ状況が悪いか、或いは、 どれだけ困難な状況であるかをあなたはそれで実感します。
データからのヒストグラムが我々が正規分布に期待するもののように 見えない理由の複数の説明が、あるかもしれません。
ですからあなたは、先に進む前に、変数の数、 または見てみたいと思うであろう事実特性を減らしたりできます、いいですか?
しかし、その病気の治療が非常に痛みを伴う、または、 多くの悪い副作用があるならば、あなたは正に誰を 治療部門に送るかについて注意したほうがいいかもしれません。
最高レベルで、あなたは主要なマイルストーンに達したかもしれません、または、おそらく、 あなたは主要なモデルを開発したでしょう、そして、あなたはここまで 何をしたかということに関して何らかのフィードバックを得たいです。
現在、我々が分かる一つのことは、 温度とオゾンが実際、一緒に増加しているということです。
IoTソリューションでは、デバイスからクラウドにデータを送信できることが 価値を生むわけではなく、そのデータをどう扱うかで価値が生まれます。
一旦あなたが主要モデルを持つならば、これは調査データ分析と正式モデリングに基づきます、 あなたは主要な結果を手にすることになります。
またその力の作用により下方向に加速します つまり、あなたがボールを放すと 重量がボール、の動きを支配してボールがおちるのです さて、重量は重力に関連している。
それで、この時点で始めることは、即ち私が考えるに、 まったくモデルを持っていないというのはどんなことかを尋ねることは、役に立つかもしれません、 この線の勾配になります。
そして、必ずしも同じ特徴でなく、 あなたがデータセットでそこにあることと相関していると思っているだろうということならば、 それを似ているものの測定値と比較してください。
それで、それは同じあなたの主要モデルのようなものに見えます、しかし、それは変更を加えたものです。
publish/subscribe通信では、送信者の間にブローカーがあり、 トピックに対してブローカーにデータを公開します。
健康になるための講義をしているとしましょう。 このようなことを言う。
ですので、HTTP入力ノードと出力ノードは 対で利用するのが重要です。
あなたがすることができる必要がある次のことは、サンプリング・プロセスを記述することです。
さて我らは何をして来ただろうか?
そして、IBM IoTプラットフォームでは どのようにトピック空間を構成するか指定します。
彼らはその結果から,約5.2人の人が 最初に手紙を受け取った人から 最後に手紙を受け取った人の間にいることを見出したのです。
ですので、個人的にも幸福に関するクラスを教えることには非常に興味を持っていたのです。 ただ、ビジネススクールでこのような講義をするのが受け入れられるか分かりませんでした。
これらのパーサーは、XML文書をストリームとして読み取ります。
それで、我々はしばしばそうでありません、我々はしばしば、機械学タイプの質問を見るつもりでありません、 しかし、それは考慮すべき重要な分野です。
それは、データ分析が高度に言葉のプロセスで、プロセスを前進させるために、 定期的、行ったり来たりの議論を要求するからです。
インターネットを検索するために Google や Bing のような ウェブ検索エンジンを使うたびに、それがうまく機能する理由の一つは、学習アルゴリズムが Google あるいは Microsoft に実装されていて、それが ウェブページをランキングする方法を学んだからです。
母集団のいずれの要素も互いにどう相互作用するのか、 またはどのように相互に関係しているかを示すモデルをあなたは必要とします。
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XMLについての詳細は、このWebサイトをご覧ください。
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Facebook や Apple の 写真タグ付けソフトを使い、 それが友人の写真を認識するのも、それも機械学習です。
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そして 機械学習アルゴリズムはヒトゲノムそして人間とは何かについて より深い理解を得るのに貢献しています。
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このクラスでは様々な種類の 学習アルゴリズムについて講義していきたいと思います。
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1、2、3、4。
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第4のステップは、結果の解釈であり、 第5のステップはそれらの結果を適切な聴衆に伝達しています。
あなたは、他のデータを得る必要がありますか?
そして、Xはまさに、所定の日数が広告キャンペーンの間に 減少したかどうかを示す指標です。
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Injectノードについては、とても有用なものであることはすでに見てきましたね。 フローを作成し、テスト・デバッグするのに有効です。
すでにPythonをダウンロードしていて、意欲があるのであれば、 ここで高度なPythonも扱います。
あなたの正式なモデリングと初等・中等モデルを 評価する方法はたくさんあります。
このクラスの主要なメソッドはハンドル応答メソッドです。
また、どのような場合にどれを使うかについてもお話していきます。
それ故、このモデルの下で、広告キャンペーンにより一日当たり49.10ドル多くの売上高が追加されました。
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次の ビデオでは、教師あり学習とは何かを定義し、そしてその後で、 教師なし学習とは何かを定義します。
翌年には、「今年の教授」賞にノミネートされました。
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この内側の項がz3だ。
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どのように、影響または関連性の大きさは、保持されますか、されませんか。
1週間の間にスターバックスへ行ったとき、特別な飲み物を買うのをやめて アメリカーノだけ飲みました。
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推理と原因タイプの質問、即ち、ある関係と関係が 肯定的(ポジティブ)、否定的(ネガティブ)、或いはゼロでもありえると 推測しようとした質問に方向性は本当に関係します。
これが我々が興味を持った分析の種類です。
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予測分析のもう一つの特徴は、通常、あなたが使うモデルでは便利な 数学的な表記法で書きとめられることができない、ということです。
現在特に、あなたのデータがあなたの予測にマッチするならば、 それはあまり厳しくない質問をすることの兆しかも知れません。
さて、これでコースの半分まで終わりました。
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2番目のモジュールでは、pandas Toolkitについて深く掘り下げて説明します。
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Pythonは、非常に汎用性の高いプログラミング言語で、多くの組み込みライブラリを備えているため、 データ、ネットワークプログラミング、データベースを操作することに優れています。
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私が言及したい最後のひとつは、他のデータの有効性についてです。
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つまり我らは、バイアスとバリアンスのような事を議論してきたし、 正規化がどのようにバリアンスの問題を改善しうるかを議論してきたし、 そしてまた、我らは次に何をすべきか、をどうやって決めるのかについても、 ちょっとした時間を費やして議論してきた。
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私が推論に関しては話す最後は、 実は推論についてでありません、それは実は、 母集団としてデータを使う特例です。
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私が考える最高のグローバルヘルスの課題は肥満となるでしょう。
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Pythonによるデータサイエンス入門へようこそ。
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しかし健康的な子供にとっては、 清潔で信頼できるところからの水が一番です。
現在、それは正に身体的なタイプのモデルとなっています。
たとえば、基本的には、あなたはメタデータ、変数名のようなものと 行の数をちょうど見なければなりません。
そして、あなたは即座にその結論を出すことができます。
そして、あなたがデータセットを見るならば、そしてそれと同じ特性の測定値であるならば、 平均値はおよそ10でありそうです。
言い換えると、あなたは、物事がどのように機能するかのメカニズムを説明することができるべきなのです。
この場合の 課題 T は何でしょうか?
それは人生にどう影響しますか?
あなたが考えたい第2のものは、あなたの主要な結果です。
それから、あなたの分析意志は非常に単純化されるでしょう、 何故なら、あなたは実際すべてを観察するので、 観察しないものについてコメントをする心配する必要がないからです。
そして、私は今あまりそれにのめり込みません、 しかし、ここでの私の唯一のポイントは、あなたがまず最初に簡単な解決方法をためすべきであるということです。
現在、あなたは、ポイントの大きいかたまりがx軸の範囲にあると気がつきます。
祖先はインド人ですが、 私自身は自分のことを世界の市民なのだと思っています。
そしてまた、機械学習のアルゴリズムのデバッグについても、 たくさんの時間、議論してきた、そして 学習アルゴリズムが機能している事を確かめる事にも。
ちょうど迅速に 単純な例を挙げれば、ここに10羽のペンギンの基本的な母集団があります、 オーケー、そして、各々のペンギンは青緑色の帽子または紫の帽子をかぶっています。
つまり、あなたは、そのレストランが実際にそうであるよりも安いと思ったのです。
あなたが調査データ分析プロセスに従事する前に 考えたい鍵となる質問のいくつかは、基本的にそうです。 興味を持っている質問に答えるのにふさわしいデータをあなたは持っていますか?
ビジネスとは、幸福と真逆なのではないのですか?
この講義では、あなたが仕事のために正しいデータを持っているかどうかを 理解することについて話すつもりです。
この潜在的背景傾向同様、他の交絡係数を調整している間の、 総売上高と広告キャンペーンです。
したがって、JSON形式で見たものに匹敵するものはeqidという要素があり、 その価値は地震IDです。
そして、ちゃんと、我々が使用するサンプリング・プロセスは、結果的に我々のデータセットをもたらします。
そして、ちょうどデータ分析の他の側面でのように、 あなたがするすべては、予測をセットすることに基づいており、データにそれに合うものを見つけること、 ある意味ではそれらの予測のために集めた情報であなたが収集したデータをマッチングさせることです。
あなたは、小集団の人々によってのみ理解される技術的な 専門用語を使用したくありません、そして、 幅広い範囲の人々がより理解できる言語を使用しようとします。
我々が興味を持っている質問の第6のタイプは、の機械学の質問です。
しかしここで、我らが 患者がガンだと予測するのは 本当に彼らがガンだととても深く確信を持ってる時だけにしたい、 と仮定してみよう。
まず第一にあなたが見たいものは、効果の大きさです。
それで、彼らは互いに完全に独立しています。
でもこの青い部分に集中して見ると、 これはいかにも普通の ロジスティック回帰のモデルで、 小文字のシータの代わりに 大文字のシータって所だけが違う。
ですから、基本的な考えは、 より高い温度の日はより高いオゾン濃度になるということです。
すいませんが、最も重要なことは、あなたが、セットしたすべてのチューニング・パラメータと これらのチューニング・パラメータをセットした プロセスの経過を追うことを確実にしたいということです。
それで、一旦このプロセスを経験し、データを調べ、 そして全てが有効であることをチェックしたならば、あなたはフォローアップしたいと思うでしょう。
本コースを受講いただきありがとうございます。 これからの6週間でより良いあなたを知ってくれることを楽しみにしています。
それで、この絵は、線形関係で2つのシミュレーションされた変数を表します。
2つの変数の間の関係は、ゼロです。
それでは、実装アプリケーション例を見てみましょう。 このデータをインターネットから取得し、それを処理してより人間が読み取り可能な表示を作成しましょう。
そして、時々は、文字通り、あなたの手で描いてもオーケーです。
おそらくあなたはデータを視覚化する単純な計画を立て、 そして、ある外部のデータソースで正当性を確証しました。
しかし、たとえ顧客が皆さんのアイディアの価値・案を愛してくれたとしても 皆さんのビジネスモデルがスケールしなかったり、財政的に持続可能でなかったりすれば失敗する可能性があります。
これにはMQTTクライアント実装が入っており、 複数の言語で書かれています。
次のレッスンで、このノードについてもっと詳細を調べていきます。
そして、あなたがたの多くが、このクラスにたくさんの時間を注いてくれた事、 あなたたち自身をたくさん投入してくれた事を知っている。
ここで、ページが動作していることが分かるでしょう。
なぜなら「このスライドを後でもらおう」と考えるからです でも怠けたルールを使うスライドを作ることができたら、 人はおそらく「待って。
例えば、数多くのシリコンバレーの企業は今日ウェブの クリックのデータを集めています。 これはクリックストリーム・データとも呼ばれ、機械学習のアルゴリズムを使って このデータのマイニングを行い、ユーザーの理解を深め、よりユーザーに便利性を提供しようとしています。
データを実際に集めるということは、レストランに行って食事をして、 請求書に支払いすることも含みます。
言い方を変えると、生物学的な 視点で見たら、動けなかったら子孫は残せませんね。
しかし、我々は実は、それらのパラメータに興味がありません。
ここに見られるように,ビッグデータと クラウド管理,クラウドとビッグデータは 共に歩んでいく傾向にあります。 それは,あまりに大きすぎて 皆さんのラップトップでは解析できないデータがあるためです。
そして、私が中央値の近くの区画でハイライトした灰色の部分がここにあるのを、 あなたは見ることができます。
1つの主要モデルと2つの二次モデルです。
皆さんは、知らないうちに学習アルゴリズムを一日に何回も使っています。
この専門科目の難易度は中級です。 過去に基本的なプログラミングや統計を学んだと思われます。