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グラフィカルモデリングの中でも、マルコフ確率場 (Markov Random FIeld / MRF) と呼ばれる分析について紹介します。
この方法で、偽相関を見破ることが出来ます。
※因果推論と関連のあるベイジアンネットワークについては別の動画で扱います。

【参考文献】
グラフィカルモデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/2WD8C47
条件付き確率から解説してあって、かなり読みやすいです！

ソースコードはこちら
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311370

CNN でおなじみの畳み込み層についての解説です。
幾何的に解釈してやると、かなり意味がわかりやすいと思います。

GitHub はこちら↓
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

動画で用いた Google spreadsheet はこちら↓
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zABw_IwKEOu_4OjEkJAy7jnhEt0ZYRf-ez0A7Mc1RrI/edit#gid=0

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311392

CNN でよく使われる Pooling Layer の説明です。
シンプルですが、意外といろんな役割を担ってくれています。
多くの課題を解決する、シンプルな方法が一番いいですよね！

GitHub はこちら↓
https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

動画で用いた Google spreadsheet はこちら↓
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1zABw_IwKEOu_4OjEkJAy7jnhEt0ZYRf-ez0A7Mc1RrI/edit#gid=0

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311433

▼テーマ
CNN を実装し、 Dense layer のみのものとの性能比較をしました。
CNN がいかに画像 Deep 向けかを実感できる結果となりました！
GitHub はこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37392564

▼テーマ
先日データサイエンティスト協会から公開された100本ノックの最速レビュー動画です！
超おすすめなんです！ おすすめポイントを5つ紹介！

100本ノックはこちら
https://github.com/The-Japan-DataScie...

一般社団法人 データサイエンティスト協会
https://www.datascientist.or.jp/

Press Release
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 https://digitalpr.jp/r/39499

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37392802

▼テーマ
RNN は隠れ層の伝播が肝です。
数式を意味として捉える力を RNN シリーズで培ってもらえると嬉しい！

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37392861

▼テーマ
因子分析の正統進化である構造方程式モデリング (Structural Equation Modeling, SEM) です。
マーケティングリサーチ文脈などで広く応用される基本的な分析ですよ！
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

▼参考文献
・共分散構造分析 入門編―構造方程式モデリング (統計ライブラリー)
https://amzn.to/3dAbuUG
理論が丁寧にまとまっている良書！
・M-plusとRによる構造方程式モデリング入門
https://amzn.to/3exlZJP
実践するならこちら。 M-plus や R での実施方法があります
・共分散構造分析 事例編―構造方程式モデリング | 秀樹, 豊田
https://amzn.to/2Z7DCct
ちょっととっつきづらい人にはこちら。事例が大量に載っているので、モチベーションに繋がるかも。
・パーソナリティ心理学のための統計学[心理学のための統計学6]: 構造方程式モデリング | 幸謙, 尾崎, 宏二郎, 荘島
https://amzn.to/2YwlNop
難しいことはいいから、解釈の仕方とか、ユーザー向けにまとめてるものは！？　って人におすすめ！

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37392963

▼テーマ
実は、 RNN にはぜんぜん違う3種類の使い方があります。これが混乱の元！
その違いを解説します。

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393094

▼テーマ
とても幅広いモデルに利用されている階層ベイズモデリングの解説です。
サクッと雰囲気と、実用例をまとめてみました。
おもしろ動画ランキングは必見！
GitHubはこちら → https://github.com/sugiyama34/AIciaSolidProject

▼参考文献
岩波データサイエンス Vol.1 ベイズ推論とMCMCのフリーソフト
https://amzn.to/3gOdNpl
この本に基本的なことやソフトの使い方も書いてあります。
興味を持ったかたはこの本から入門することをおすすめします！

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393175

▼テーマ
記憶力に難がある RNN ちゃんに長期記憶をもたせる試み。それが GRU です。
GRU (Gated Recurrent Unit) の意味を押さえましょう！
次回は LSTM です。お楽しみに！


▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393396

▼テーマ
LSTM を、数式ごと理解するための動画です。
LSTM が何故強いのかを理解するためには、LTSM の数式とその意図を見るのが一番です。

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393519

▼テーマ
不偏分散の定義にて、 n-1 で割っている理由を明らかにします。
実は、次の動画で、より本質的な説明もするので、そっちも見てね！

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393720

▼テーマ
不偏分散の定義にて、 N-1 で割っている本当の理由を明らかにします。
また、それと絡めて、ノリで使われがちな「自由度」とはなにかについて明らかにします。

▼目次
00:00 OP
01:00 1-1. 不偏分散の復習
03:11 1-2. ベクトルを使った定式化
05:54 1-3. 直交射影
11:57 1-4. 回転不変性
16:05 1-5. 何故N-1で割るのか？
21:33 2. 回帰分析と直交射影
27:26 3. 自由度と不偏推定
31:14 ED

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393879

▼テーマ
LSTM では、片側の文脈しか利用できないという欠点がありました。
それを解決する、双方向 LSTM (bidirectional LSTM) を紹介します。

▼目次
00:00 OP
00:38 問題設定 (前後の文脈を加味したい)
01:37 普通のRNNの難点
03:05 解決の為の発想
03:55 Bi-LSTMの導入
06:02 ED

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393980

▼テーマ
林知己夫先生の数量化理論を数式を用いて解説します。
数量化 I 類は、カテゴリ変数を用いた回帰分析です。
今回は、数量化理論っぽい説明を心がけてみました。
今回の動画は細部の確認に最も苦労しました！ なにせ調べても全然出てこない！
もし何か誤りがあればぜひ教えて下さい！！

▼目次
00:00 OP
00:38 1. 目的
02:21 2. 数式
03:01 2-1. 数量化Ⅰ類の発想
05:51 2-2. "上手い近似"を数式で表す
08:33 2-3. 良いaの見つけ方
09:09 2-4. カテゴリ変数を用いた回帰分析との関係
11:21 3. 意味
16:53 ED

▼参考文献
あったら教えて下さい、、、。
文献はほぼないです。ネットの検索の情報を総合してこの動画にまとめました。
・林知己夫著作集〈第3巻〉質を測る―数量化理論 | 林 知己夫, 林知己夫著作集編集委員会
https://amzn.to/34vrG8N
買えるものならこれがほしい、、、！
・数量化1類（１/３） :: 株式会社アイスタット｜統計分析研究所 https://istat.co.jp/ta_commentary/method1
ざっくり書いてあります。
・多変量解析の手法 | データ分析基礎知識
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/statistics_analysis/multivariate_analysis/multivariate_method
後半にふんわり書いてあります。
いろんな分析が紹介されていて、重宝すると思います。

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37466394

▼テーマ
DS 歴10年の gepuro さんに、SQL 勝負を挑んでみました！
gepuro さんのチャンネルと Twitter もチェック！
データサイエンティストgepuro - YouTube　https://www.youtube.com/channel/UCrBuptlVwBwToZSqwVhO-sw
gepuroさん (@gepuro) / Twitter https://twitter.com/gepuro 

▼宣伝
100本ノックはこちら
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Press Release
データサイエンス初学者のための実践的な学習環境 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに無料公開 | 一般社団法人データサイエンティスト協会 https://digitalpr.jp/r/39499

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37466457