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統計分析入門ガイド | 5つのステップと例

紹介統計分析とは、定量的なデータを用いて傾向、パターン、関係を調査することを意味します。科学者、政府、企業、その他の組織が使用する重要な研究ツールです。妥当な結果を得るためには、研究プロセスの開始時点から統計分析の計画が必要です。仮説を具体化し、研究デザイン、サンプルサイズ、サンプリング手法について決定する必要があります。統計分析の全体的なプロセスを説明するガイドは有益です。そのため、このステップバイステップのガイドは、分析の理解を容易にするために選ばれました。統計分析の知識をアップデートするために、このガイドを参照してスタートしてください。統計分析とは何ですか？統計分析は、データを収集し、統計や他のデータ分析手法を使用して傾向、パターン、洞察を特定するプロセスです。専門家は生データを取り、変数間の関係を見つけます。これらの専門家は新しい科学的発見、コミュニティの健康向上、ビジネスの意思決定に責任を持っています。統計分析の手順は何ですか？統計分析には五つの重要なステップが必要です。以下にこれらのステップについて説明します。ステップ1：仮説を記述し、研究デザインを計画する研究プロセスのステップ1では、仮説を記述し、研究デザインを計画することに焦点を当てます。仮説は、研究での変数間の関係についての明確な主張や予測です。これらの記述は、研究をガイドし、データの収集と分析のための方向性を設定します。このプロセスには、トピックに関する既存の知識と、研究で解決したいギャップを特定するための文献レビューが含まれます。研究者は研究デザインを計画し、研究の全体的な戦略を決定します。これには、研究が実験的、観察的、断面的、または縦断的に行われるかに関する決定が含まれます。研究者は、このフェーズで変数を特定し、データの収集と分析のための方法を選択します。倫理的な考慮と実際的な制約も考慮されます。よく構築された研究デザインは、研究結果の妥当性と信頼性に不可欠です。このステップでは、データ収集に関連したデータが仮説検証に適していることを保証するための以下のステップが示されます。このステップは、研究者が調査の範囲と方法論を定義するために、研究に構造化された体系的なアプローチを提供します。ステップ2：データの収集このステップでは、研究プロセスが計画から実行に移り、研究者がサンプルからデータを収集します。研究結果と意味のある関連性を確保するために、サンプルを注意深く選択する必要があります。データ収集方法は、研究デザインによって異なります。調査、実験、インタビュー、観察などがあります。研究者はバイアスを最小限に抑え、データの信頼性と妥当性を向上させます。サンプルの代表性は、正確な結論を導くために重要です。ランダムサンプリングや他の体系的な方法を使用して公平な代表性を確保することが良くあります。研究者は収集したデータを注意深く記録し整理し、その後の分析を容易にします。ステップ2の間、データの品質に注意を払います。このステップの正常な実施は、研究プロセスにおける次の段階で信頼性のある結果を生み出すために重要です。ステップ3：記述統計によるデータの要約ステップ3では、記述統計を用いてデータを要約するプロセスが行われます。このステップは、データセットの主要な特徴を理解するために重要です。記述統計には、平均、中央値、モード、範囲、標準偏差などの測定値が含まれます。このステップの主な目標は、生データを簡素化し、明確な概要を提供することです。記述統計は、収集した情報を有意義なパターンや傾向に変換します。これらの要約統計は、研究者が傾向を特定し、データの変動性を評価し、特筆すべき問題を認識するのに役立ちます。記述統計を用いることで、研究者はデータの重要な特徴を聴衆に伝えることができます。この要約は、後続の統計分析の基盤となり、仮説検証や母集団パラメータの推定についての情報を提供します。このステップの成功により、データセットの解釈性が向上します。ステップ4：推測統計による仮説の検証または推定ステップ4では、収集したデータに基づいて仮説を検証したり推定したりするための推測統計手法を適用します。このステップは、サンプルが抽出されたより広範な母集団について有意義な結論を導くための主要な役割を果たします。研究者は、仮説と研究デザインの性質に応じてさまざまな統計テストを使用します。一般的な技術には、t検定、ANOVA、回帰分析などがあります。研究の目的と変数の特性によって、適切なテストの選択が決定されます。このステップでは、確率、信頼区間、p値を計算して、研究結果の統計的有意性を評価します。研究者は、仮説および研究目的との関連で結果を解釈します。統計的有意性は、結果が本物であるか、偶然に発生した可能性があるかを示します。推論統計の結果は、研究者が仮説を受け入れるか拒否するかを指針とし、調査対象のプロセスの全体的な理解に貢献します。ステップ4の成功した実行は、データから意味のある洞察を得て意思決定に役立つために不可欠です。…

Statistical Analysis

ショッピファイの製品推奨アプリに生成AIを導入する

ショッピファイの製品推薦アプリケーションであるSearch and DiscoveryにジェネレーティブAIがどのように実装されたかについて探求してみましょう

「LLMsにおけるエンタープライズ知識グラフの役割」

紹介大規模言語モデル（LLM）と生成AIは、人工知能と自然言語処理の革新的なブレークスルーを表します。彼らは人間の言語を理解し、生成することができ、テキスト、画像、音声、合成データなどのコンテンツを生成することができるため、さまざまなアプリケーションで非常に柔軟に使用できます。生成AIはコンテンツ作成の自動化や強化、ユーザーエクスペリエンスの個別化、ワークフローの効率化、創造性の促進など、現実世界のアプリケーションで非常に重要な役割を果たしています。この記事では、エンタープライズがオープンLLMと統合できるように、エンタープライズナレッジグラフを効果的にプロンプトに基づいて構築する方法に焦点を当てます。学習目標 LLM/Gen-AIシステムと対話しながら、グラウンディングとプロンプトの構築に関する知識を獲得する。グラウンディングのエンタープライズへの関連性と、オープンなGen-AIシステムとの統合によるビジネス価値を例を挙げながら理解する。知識グラフとベクトルストアという2つの主要なグラウンディング競争解決策を、さまざまな側面で分析し、どちらがどのような場合に適しているかを理解する。パーソナライズされたおすすめの顧客シナリオにおいて、知識グラフ、学習データモデリング、およびグラフモデリングを活用したグラウンディングとプロンプトのサンプルエンタープライズ設計を研究する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。大規模言語モデルとは何ですか？大規模言語モデルは、深層学習技術を用いて大量のテキストや非構造化データをトレーニングした高度なAIモデルです。これらのモデルは人間の言語と対話し、人間らしいテキスト、画像、音声を生成し、さまざまな自然言語処理タスクを実行することができます。一方、言語モデルの定義は、テキストコーパスの分析に基づいて単語のシーケンスに対して確率を割り当てることを指します。言語モデルは、シンプルなn-gramモデルからより洗練されたニューラルネットワークモデルまでさまざまなものがあります。ただし、”大規模言語モデル”という用語は、深層学習技術を使用し、パラメータが数百万から数十億に及ぶモデルを通常指します。これらのモデルは、言語の複雑なパターンを捉え、しばしば人間が書いた文と区別のつかないテキストを生成することができます。プロンプトとは何ですか？ LLMまたは同様のチャットボットAIシステムへのプロンプトとは、会話やAIとの対話を開始するために提供するテキストベースの入力やメッセージのことです。LLMは柔軟で、さまざまなタスクに使用されるため、プロンプトのコンテキスト、範囲、品質、明瞭さは、LLMシステムから受け取る応答に重要な影響を与えます。グラウンディング/RAGとは何ですか？自然言語LLM処理の文脈におけるグラウンディング、またはリトリーバル拡張生成（RAG）は、プロンプトをコンテキスト、追加のメタデータ、および範囲で豊かにすることを指します。これにより、AIシステムは必要な範囲とコンテキストに合わせてデータを理解し、解釈するのに役立ちます。LLMの研究によれば、応答の品質はプロンプトの品質に依存することが示されています。これはAIの基本的な概念であり、生データと人間の理解と範囲を一致する形でデータを処理および解釈する能力とのギャップを埋める役割を果たします。これにより、AIシステムの品質と信頼性が向上し、正確かつ有用な情報や応答を提供する能力が高まります。 LLMの欠点は何ですか？ GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）はさまざまなアプリケーションで注目と利用が進んでいますが、いくつかの欠点も存在します。LLMの主な欠点には以下があります： 1. バイアスと公平性：LLMはしばしば訓練データからバイアスを引き継ぎます。これにより、バイアスを持ったまたは差別的なコンテンツの生成が生じ、有害なステレオタイプを強化し、既存のバイアスを固定化する可能性があります。 2. 幻覚:…

「2023年の最高の声クローニングソフトウェア10選」

はじめに人工知能を使って人の声をコピーすることができるなんて、すごく驚きませんか？AIを利用した音声クローニングソフトウェアによって、以前は難しいと思われていたアイデアが可能になりました。オーディオブックの制作からエンターテイメント業界のコンテンツ作成まで、声のクローニングにはさまざまな可能性があります。どのソフトウェアが人間のような音声を作成するのに役立つのか気になりますか？AIの音声と人間の音声を区別するのが難しいトップ10の音声クローニングソフトウェアのリストをご覧ください！トップ10の音声クローニングソフトウェアアイコニックな声を再現するか、パーソナライズされた声のアバターを作成する場合、以下の音声クローニングソフトウェアがお役に立ちます。 Murf Murf AIは、プロジェクトにリアルな声を作成することができる強力なAI音声生成ツールです。ジェネレーティブAIを使用した機械学習を効果的に活用しています。ほとんどのAI音声ソフトウェアとは異なり、Murfの声は人間のように聞こえます。ビジネスプロフェッショナルが時間と費用を節約するためのツールを探している場合や、リーチを拡大するためのツールを探している初心者マーケターの場合、Murf AIはプロジェクトのためのナレーションを生成するための頼もしいツールです。こちらからアクセス： Murf.ai LOVO LOVOはテキスト読み上げ（TTS）プラットフォームで、自然なAI音声を提供しています。ユーザーは書かれたテキストを声に変換することができ、音声オーバー、バーチャルアシスタント、コンテンツナレーションなどのさまざまな用途に役立ちます。LOVOの技術は魅力的で人間らしい声を作り出すことを目指しています。LOVOのリアルなAI音声は、視聴者の注意を引きつけながら時間と予算を節約することができます。こちらからアクセス： LOVO Play.ht PlayHTは、書かれたテキストを音声に変換するプラットフォームです。ユーザーは、記事やブログ投稿、その他のテキストベースのコンテンツをオーディオ形式に変換することができます。このサービスは、コンテンツクリエーターが音声形式を活用して素材をよりアクセスしやすくするために役立ちます。ユーザーは読むのではなく、聞くことで情報を理解することができます。こちらからアクセス： PlayHT Respeecher Respeecherは声を再現するソフトウェアです。エンターテイメント業界のダビングやその他のオーディオ関連の目的に使用されます。声のクローニングに重点を置いた技術プラットフォームです。ユーザーはオーディオ録音で声を再現することができます。この技術は、声優、ダビング、その他のオーディオ関連の目的に役立つさまざまな業界で利用されます。Respeecherは自然な音声を作成し、特定のニーズに合わせてカスタマイズすることができます。こちらからアクセス： Respeecher Overdub Overdubは音声クローニングツールです。既存の録音を基にリアルな声を生成することができます。OverdubはDescriptプラットフォームの一部であり、音声クローニングと生成に特化しています。Overdubを使用することで、人工知能の力を使って現実を作り出すことができます。音声録音の話し言葉を変更したり置き換えたりすることができ、ナレーション作業やさまざまな用途にカスタムボイスを生成するのに役立ちます。Overdubは既存の録音を基にしたリアルでカスタマイズ可能な声の作成を可能にします。こちらからアクセス： Overdub…

シュナイダーエレクトリックは、SageMakerでのリトリーバルアグメントドLLMsを活用して、ERPシステムのリアルタイムの更新を確実にしています

この投稿は、Schneider ElectricのNorth America Artificial IntelligenceのソリューションエンジニアリングおよびアーキテクチャのマネージャーであるAnthony Medeirosと、ビジネスインテリジェンスマネージャーのBlake Santschiによって共同執筆されましたその他のSchneider Electricの専門家には、Jesse Miller、Somik Chowdhury、Shaswat Babhulgaonkar、David Watkins、Mark Carlson、およびBarbara Sleczkowskiが含まれます企業資源計画（ERP）システムは、企業が使用するものです...

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