青木 和也

Python

「自然科学の統計学」第5章演習問題2の擬似標準正規乱数と標準正規分布の理論値の$\chi^2$適合度検定をPythonで実装してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章「適合度検定」の演習問題2「疑似乱数の適合度検定」における疑似標準正規乱数と標準正規分布の理論値の$chi^2$適合度検定のPythonでの実装について紹介いたします! 私は今回のコード作成を通じて、正規分布や$\chi^2$分布の上側確率をPythonで求める方法について知ることができました! 皆さんも本記事を通して、統計学的側面またはPythonの実装の側面で何らかの学びを得ていただけると幸いです!
Python

「自然科学の統計学」第5章演習1問目の$\chi^2$適合度検定をPythonで解いてみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」の第5章-演習問題1「カイ二乗適合度検定統計量の分布」にPythonを適用して問題を解いていきたいと思います。 カイ二乗適合度検定に馴染みのない方でも理解いただけるように解説したので、カイ二乗適合度検定のPythonでの実装が気になる方や、数学の問題を通してPythonについての理解を深めたい方はぜひ参考にしてください!
Python

統計学の青本「自然科学の統計学」の勝敗の確率モデル(ブラッドリー・テリーのモデル)を利用してチームの強さを推定してみた

今回の記事では、統計学の青本「自然科学の統計学」に登場する、チーム間の勝敗を計算するモデル「ブラッドリー・テリーのモデル(Bradly-Terry's model)」によるチームの強さの推定をPythonで実装してみたので、実装の中身について紹介いたします。 このプログラムは$N\times N$の勝敗表があれば、それぞれのチームの強さを数値で求めることができ、なおかつ2つのチームが対戦した場合の勝率についても理論的に計算することができますので、チーム間の勝率を計算してみたい方はぜひご活用ください!
書評

要件定義についてこれほど分かりやすい本はない!?「はじめよう!要件定義 ビギナーからベテランまで」を読んで得た学び

今回の記事では、これほど要件定義について分かりやすく解説してくれている本は他にないんじゃない?と思える1冊「はじめよう!要件定義 ビギナーからベテランまで」について、私が本書から得た学びについてご紹介していきたいと思います。 本書はイラスト付きであることもさることながら、要件定義がはじめて、もはやエンジニアリングに携わったことがはじめてという方でも理解しやすいようにスモールステップに分解されて要件定義を行うときの手順が書き表されている良書です。 本記事を読んで、本書の魅力が皆さんに伝わるとともに、本書からどのようなことが学べるのかを感じ取っていただけると幸いです!
書評

マンガでわかるスクラムのハウツー本!「スクラムチームではじめるアジャイル開発 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK」から得た学び

今回の記事では、スクラムについてさらっと学びたい方必見の1冊「スクラムチームではじめるアジャイル開発 SCRUM BOOT CAMP THE BOOK」を読んで、私が得た学びについてご紹介させていただきたいと思います。 本書はスクラム開発初心者の方に読みやすいように、マンガ形式を織り交ぜながら、アジャイル開発の概要と実際のスクラムでどのような困り事が発生し、それらに対してスクラムという開発手法の観点からどのように対応していけばいいのかについてまとめられた1冊になります。 本記事を読んで、アジャイル開発を実践する方にせよ、アジャイル開発ではないスタイルで開発をする方にせよ、本書からどのような学びが得られるのかのイメージをつけていただけると幸いです!
Kaggle

優秀なデータサイエンティストの同僚とKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践したいこと

今回の記事では、初心者Kagglerの私が所属企業の優秀なデータサイエンティストのメンバーとKaggleのPII-Detectionコンペに挑戦してみて得た学びとこれから実践していきたいことについてまとめてみたいと思います。 私は今回初めてチームを組んでKaggleに取り組みましたが、1人で取り組んでいた時には見えなかった、他のデータサイエンティストがどのようにしてKaggleを進めているのかについて知ることができたのでそれについてまとめていきたいと思います。 一方で、私はチームでなかなかバリューを出せなかったので、「なぜバリューが出せなかったのか」「今後どうすればチームでKaggleを行った時にバリューを出せるようになるのか」について考えていきたいと思います。
コンサル

社内プレゼンを勝ち切る!書籍「社内プレゼンの資料作成術」から得られる学び

今回の記事では、ソフトバンクで孫正義からプレゼンの腕を認められた男・前田鎌利さんの書かれた「社内プレゼンの資料作成術」について、本書の概要と本書を読んで私が得た学びについてご紹介させていただきたいと思います。 プレゼンにおける資料作成術に関する書籍は数多読んできたブログ主ですが、本書は「いかにして社内プレゼンの確度を高めるか」という視点で書かれており、他の資料作成術とはまた違った観点からの学びが得られる一冊となっております。 ぜひ本レビューを参考にしていただいて、本書が他の資料作成術と異なる点や本書から学び取りたい内容の見当をつけていただけると幸いです!
コンサル

成長の停滞している企業が考えるべきこととは?「イノベーションへの解」を読んでみて私が得た学び

今回の記事では、経営学の有名な1冊「イノベーションのジレンマ」の著者クレイトン・クリステンセンの「イノベーション」シリーズ第2部、「イノベーションへの解 利益ある成長に向けて」を読んでみて、私が得た学びについて共有させていただきたいと思います。 「優れた企業は効率的であるがゆえに、破壊的イノベーションを生み出すことができない」という我々の常識を打ち砕くような論理展開を見せた前著「イノベーションのジレンマ」から数年。 「それでは、どうすれば企業は破壊的イノベーションを生み出すことができるのか」を事業戦略、管理職、資本配分、プロセス、人材など多様な視点から、その方法論を体系立てたのが本書「イノベーションへの解」となっています。 本書評を読んで、本書において破壊的イノベーションというのはどのようなことを指していて、どのようなことを本書から学ぶことができるのかの概要を掴んでいただけると幸いです!
NLP

LLMの教科書「大規模言語モデル入門」を読んで私が得た学び

今回の記事では、LLMにおける教科書的1冊「大規模言語モデル入門」を読んでみて、私が得た学びについてまとめていきたいと思います。 本書は、「LLMを今まで触ったことがないけど、LLMの実装やLLMで何ができるのか知りたい」「Transformerモデルについて理解を深めたい」という方必読の1冊となっております。 本書評を見て、「大規模言語モデル入門」からどのような学びが得られるのかについて解像度を上げていただけると幸いです!
NLP

PII-Detectionコンペにおけるビタビアルゴリズムの実装を図解してみた

今回の記事では、KaggleのThe Learning Agency Lab - PII Data Detectionコンペにおいて、ビタビアルゴリズムを実装してみた時のロジックを、図解しながら解説していきたいと思います。 大規模言語モデル入門の第6章の内容を参考にしながら実装しましたが、ところどころ理解が及ばない部分があり、コンペに一緒に参加した仲間に説明できなかったことが動機となって、今回このような解説記事を書いた次第です。 できる限り分かりやすく解説していきますが、分かりずらい箇所があった場合にはコメント等をいただければ追加説明等を付与いたしますので、お気軽にコメントいただけると幸いです。