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「9歳の子に機械学習を説明するとしたら、どうやって説明しますか？」

子供たちのために簡単に説明された機械学習とデータサイエンスの世界を探索してくださいわかりやすいガイドで教わりながら、教師あり学習と教師なし学習に深く入り込みましょう

データサイエンス入門：初心者向けガイド

この記事は新しいデータサイエンティストのためのガイドであり、迅速に始めるのを助けるために設計されていますこれは出発点となるものですが、既に新しい仕事を探している場合は、この記事をもっと読むことをお勧めします

Career Advice

「LLMによる製品の発見：ハイブリッド検索を超えた進歩」

この急速に進化する最先端技術の時代において、世界は私たちの日常生活を革新する新しいアイデアを生み出すLLMの波に没入していますインターネットはさまざまな情報で溢れています...

「カオスから秩序へ：データクラスタリングを活用した意思決定の向上」

「オンラインストアは、購買パターン、購入日、年齢、収入などの要素に基づいて顧客をクラスタリングするために、この方法を使用していますこれにより、ストアは自身の顧客層を理解することができます…」

ロボット工学の新たなる夜明け：タッチベースのオブジェクト回転

画期的な進歩の中で、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）のエンジニアチームが、視覚的な入力を必要とせずに触覚だけで物体を回転させることができるロボットハンドを設計しましたこの革新的なアプローチは、人間が物体を見る必要がなくとも物を取り扱う容易な方法に触発されましたタッチセンシティブアプローチ[...]

Robotics

「統計学習入門、Pythonエディション：無料の書籍」

「統計学習入門のPython版がついに登場しましたしかも無料で読むことができます！本書に関するすべての情報をご紹介します」

Python

プロフェッショナルは、さまざまな業界での多機能な能力に頼り、金融部門も例外ではありません。多くの強力な機能と多様な操作を備えたExcelは、金融研究、モデリング、計算に優れたプラットフォームを提供します。この包括的なガイドは、Excelの強力な金融関数を探求し、それらの重要性を明らかにし、効率的な方法を伝授して、金融プロセスの最適化に活用することを目指しています。Excelの金融能力の世界に没入し、それらの潜在能力を引き出して、より高度な財務分析と意思決定を実現しましょう。 Excel for Financeとは何ですか？ Excel for Financeは、Microsoft Excelの強力な機能を使用して、財務計算、データ分析、財務モデリングを行うためのものです。これは、財務の専門家に効率的かつ効果的に財務業務を処理するための多目的なツールセットを提供します。 Excelの金融関数とは何ですか？ Excelの金融関数は、特定の金融計算を実行するために事前定義された数式です。これらの関数により、財務の専門家は財務データを分析し、投資の決定を下し、利率を計算し、支払スケジュールを決定し、リスクとリターンのプロファイルを評価することができます。Excelは、さまざまな金融シナリオを処理する包括的な金融関数のスイートを提供しています。 Excelのトップ10金融関数 PV（現在価値） FV（将来価値） NPV（純現在価値） IRR（内部収益率） PMT（支払い） RATE NPER（期間の数） PPMT（元本返済） IPMT（利息返済） MAXとMIN PV（現在価値） PV関数は、割引率と期間を考慮して、投資またはキャッシュフローのストリームの現在価値を計算します。式…

RT-2 新しいモデルは、ビジョンと言語をアクションに変換します

ロボティックトランスフォーマー2（RT-2）をご紹介しますこれは、ウェブとロボティクスのデータの両方から学習し、その知識をロボット制御の一般化された指示に翻訳する画期的なビジョン・言語・行動（VLA）モデルですが、同時にウェブスケールの機能を保持していますこの研究は、ロボティックトランスフォーマー1（RT-1）に基づいており、ロボティクスのデータで見られるタスクとオブジェクトの組み合わせを学習できるマルチタスクデモンストレーションでトレーニングされたモデルですRT-2は、ロボティックデータに露出された範囲を超えた、改善された一般化能力と意味的・視覚的理解力を示していますこれには、新しい命令の解釈や、オブジェクトのカテゴリや高レベルの説明についての推論など、初歩的な推論を行うことによるユーザー命令への応答が含まれます

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CDFとPDFの違いは何ですか？

累積分布関数（CDF）と確率密度関数（PDF）は、確率論の中で学生をしばしば困惑させる2つの重要な概念です。確率変数の振る舞い、特性、分布を理解するためには、これらの操作が重要です。連続的なおよび離散的な確率変数に関連する確率を分析し解釈するためには、PDFとCDFの違いを把握することが重要です。この記事では、PDFとCDFの定義、それぞれの役割と相互作用について説明します。さまざまな統計的な応用におけるPDFとCDFの意義を明確にするために、使用例も提供します。確率密度関数（PDF）とは何ですか？ PDFは、連続的な確率変数に関連する確率を理解するための重要なツールです。可能な値に対する確率分布を表す滑らかな曲線を提供します。PDF関数は特定の個別の値の確率を与えるのではありませんが、特定のポイントの周りの小さな間隔内で確率変数が値を取る可能性を説明します。 PDFの概念を理解するために、例えば成人男性の身長のような連続的な確率分布を想像してください。PDFでは、さまざまな身長の範囲の確率が表示されます。たとえば、身長が5’9 “から5’10 “の間の人は、その範囲外の人よりも多いと示唆されるかもしれません。範囲内のPDF曲線の下の面積は、その範囲内にランダム変数が落ちる確率を表します。その値に非常に近い確率、つまりランダム変数がその値にほぼ等しい確率を計算するには、その点でのPDFの積分を計算することによってのみ可能です。累積分布関数（CDF）とは何ですか？ CDFは、PDFとは対照的な概念であり、ランダム変数に関連する確率の累積的な視点を提供します。PDFの滑らかな曲線とは異なり、CDFは特定の値でジャンプするステップ関数です。特定の数がランダム変数以下である可能性を示します。 CDFは負の値では0から始まり、ランダム変数の値が上昇するにつれて1に向かって着実に増加します。離散的な確率変数の場合、CDFは各可能な結果の確率に対応するステップで増加します。連続的な確率変数の場合、異なる区間全体で蓄積された確率を反映して滑らかに増加します。先ほどの男性の身長の例から、特定の値（例：5’9 “）以下で男性を見つける可能性をCDFは示します。CDFによって「5’9 “未満の成人男性の割合は何パーセントですか？」などの質問に対して累積確率を示すことができます。関連記事：データサイエンスの確率分布入門 PDF vs CDFの理解と例確率密度関数（PDF）と累積分布関数（CDF）がどのように相互作用するかを理解することは、ランダム変数の振る舞いと分布の仕組みを理解する上で重要です。両関数は、ランダム変数の値の確率に対する補完的な洞察を提供します。以前に公正な6面サイコロの例を使用してPDFとCDFを計算する方法を示しました。ここでは、それらの関連性とより深い側面について調べてみましょう。 PDFからCDFを計算する CDFをPDFから計算するには、与えられた範囲でPDFを積分する必要があります。連続的な確率変数のある点x（F(x)）に対するCDFは、その点までのPDF曲線の領域に等しいです。数学的には次のようにモデル化できます： F(x)=[a, x]f(t)dt…

DeepMindの研究者たちは、正確な数学的定義を用いて、連続した強化学習を再定義しました

深層強化学習（RL）の最近の進展により、人工知能（AI）エージェントがさまざまな印象的なタスクで超人的なパフォーマンスを発揮しています。これらの結果を達成するための現在のアプローチは、主に興味のある狭いタスクをマスターする方法を学習するエージェントを開発することに従っています。未訓練のエージェントはこれらのタスクを頻繁に実行する必要があり、単純なRLモデルでも新しいバリエーションに一般化する保証はありません。それに対して、人間は生涯を通じて知識を獲得し、新しいシナリオに適応するために一般化します。これを連続的な強化学習（CRL）と呼びます。 RLにおける学習の視点は、エージェントがマルコフ環境と対話して最適な行動を効率的に特定することです。最適な行動の探索は学習の一点で停止します。たとえば、よく定義されたゲームをプレイしていると想像してください。ゲームをマスターしたら、タスクは完了し、新しいゲームシナリオについて学習することはありません。学習を解決策の発見ではなく、終わりのない適応として見る必要があります。連続的な強化学習（CRL）はそのような研究を含みます。これは監督された終わりのない継続的な学習です。DeepMindの研究者は、エージェントを2つのステップで明示的に理解します。1つは、すべてのエージェントを行動の集合上で暗黙的に検索していると理解し、もう1つはすべてのエージェントが検索を続けるか、最終的に行動の選択肢で停止するという考え方です。研究者は、エージェントに関連する2つの生成子を生成到達演算子として定義します。この形式主義を使用して、彼らはCRLをすべてのエージェントが検索を停止しないRL問題として定義します。ニューラルネットワークの構築には、要素の重みの任意の割り当てと、基盤のアクティブな要素の更新のための学習メカニズムが必要です。研究者は、CRLではネットワークのパラメータ数は構築できるものに制約され、学習メカニズムは基盤の無制約な検索方法ではなく確率的勾配降下法と考えることができます。ここで、基盤は任意ではありません。研究者は、振る舞いの表現として機能する関数のクラスを選択し、経験に応じて望ましい方法で反応するための特定の学習ルールを利用します。関数のクラスの選択は、利用可能なリソースやメモリに依存します。確率的勾配降下法は、現在の基盤の選択肢を更新してパフォーマンスを向上させます。基盤の選択は任意ではありませんが、これにはエージェントの設計および環境によって課せられる制約も含まれます。研究者は、学習ルールのさらなる研究が新しい学習アルゴリズムの設計を直接変更することができると主張しています。継続的な学習ルールの特徴付けにより、継続的な学習エージェントの収穫が保証され、基本的な継続的な学習エージェントの設計をガイドするためにさらに利用できます。彼らはまた、可塑性損失、インコンテキスト学習、および壊滅的な忘却などのさらなる手法の調査を意図しています。

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