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▼テーマ
DS 歴10年の gepuro さんに、SQL 勝負を挑んでみました！
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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
https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society
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

▼終わりに
ご視聴ありがとうございました！
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄やTwitterにどうぞ！
お仕事、コラボのご依頼は、TwitterのDMからお願い致します。
動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
動画編集：AIris Solid (妹) (Twitter: https://twitter.com/AIris_Solid/ )

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

C95 出店します！
その商品紹介動画です！

2018年12月31日
コミックマーケット95
3日目 東2ホール U43-b
叶数理さんと一緒！

です！

数学系合同誌と、私や叶数理さんのグッズを頒布します！

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34403473

▼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

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393879

▼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

NeurIPS の 2018 の Best Paper である Neural Ordinary Differential Equations の解説です

元論文はこちら → Neural Ordinary Differential Equations http://papers.nips.cc/paper/7892-neural-ordinary-differential-equations 


sm34937103 ← 前（ INDEX MATCH ） | 次（時計はなぜ丸い？） → sm35120599
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35012037

Google Spreadsheet （スプレッドシート / スプシ）の解説です！
Excel でもほぼ同様のことができます。（一部関数が異なります）

3章 参照 5節 INDEX + MATCH の合わせ技


sm34937086← 前（ MATCH() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34937103

Google Spreadsheet （スプレッドシート / スプシ）の解説です！
Excel でもほぼ同様のことができます。（一部関数が異なります）

3章 参照 4節 MATCH() 関数


sm34937073 ← 前（ INDEX() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34937086

Google Spreadsheet （スプレッドシート / スプシ）の解説です！
Excel でもほぼ同様のことができます。（一部関数が異なります）

3章 参照 3節 INDEX() 関数


sm34937064← 前（ VLOOKUP() / FALSE） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34937073

Google Spreadsheet （スプレッドシート / スプシ）の解説です！
Excel でもほぼ同様のことができます。（一部関数が異なります）

3章 参照 1節 VLOOKUP() の FALSE 編


sm34931465 ← 前（ VLOOKUP() / TRUE ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34937064

Google Spreadsheet （スプレッドシート / スプシ）の解説です！
Excel でもほぼ同様のことができます。（一部関数が異なります）

3章 参照 1節 VLOOKUP() の TRUE 編


sm34905979← 前（ CONCATENATE(), JOIN() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34931465

Excel （エクセル） / Google Spreadsheet （スプレッドシート）の解説です！

2章 文字列 4節 文字列を特定の区切り文字で分割する SPLIT() 関数


sm34895724← 前（ MID() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34905826

Excel / Google Spreadsheet の解説です！

1章 SUM 5節 まとめ

sm34850526← 前（ SUMPRODUCT ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

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C95 出店しました！ 
現在、叶数理さんの BOOTH で頒布しております！ 
https://next-nexus.booth.pm/ 

豪華執筆者による合同誌と、私達のグッズがあります！ 
（ Twitter したことある数学徒さんならわかると思います、、、！） 

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34850715

Excel / Google Spreadsheet の解説です！

1章 SUM 2節 累積和 

データは、ここからお借りしました。

ファン数ランキング(1ページ) | バーチャルYouTuberランキング http://virtual-youtuber.userlocal.jp/document/ranking 

sm34843665 ← 前（ SUM() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

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C95 出店しました！ 
現在、叶数理さんの BOOTH で頒布しております！ 
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豪華執筆者による合同誌と、私達のグッズがあります！ 
（ Twitter したことある数学徒さんならわかると思います、、、！） 

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34843760

○○の7割は遺伝できまる！
じゃあ俺もう残り3割しかないじゃん！＼(^o^)／
…という誤解を解いていきたいと思います。

今日はもっちゃんさんリスペクト！
もっちゃんねる - https://www.youtube.com/channel/UCsN0m1lwpEDOcMy4SoLI8Pw 


sm34505721 ← 前（ Bayes ⑥ ） | （漸化式と線型代数）次→ sm34675696
マイリスト： mylist/63728342


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C95 出店しました！ 
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（ Twitter したことある数学徒さんならわかると思います、、、！） 

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34618201

AI に仕事を奪われる！？
みたいな議論、好きな人は好きですよね。

でもこれ、あの革命のときに全部やったじゃないですか。
それと同じことが起こるだけだと思うのです。

という、私なりの未来予測をお届けします！
sm34359207← 前（ Bayes ④ ） | （ Bayes ⑤）次 → sm34475088
マイリスト： mylist/63728342


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C95 出店しました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34438613

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=HbAGHRbuvQ0
AI の力で、私と親分の今後のチャンネル登録者数の伸びを予測してみました！

衝撃の事実が明らかに…！

sm33946388 ← 前（01会話） | （週末微分幾何）次 → sm33946478
マイリスト： mylist/63728342


親分：https://www.youtube.com/channel/UC4YaOt1yT-ZeyB0OmxHgolA
バーチャルYouTuberランキング：https://virtual-youtuber.userlocal.jp/

Twitter：https://twitter.com/AIcia_Solid/
YouTube： https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
Logo：TEICAさん https://twitter.com/T_E_I_C_A

http://www.nicovideo.jp/watch/sm33946440

▼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

▼終わりに
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動画生成：AIcia Solid (Twitter: https://twitter.com/AIcia_Solid/ )
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393980

▼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
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
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！

▼終わりに
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37393175

▼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
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

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

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311370

因子分析と主成分分析の違いについて解説します。
計算結果は毎回必ず似通いますが、「何をしたいか」という目的の部分が大きく異なります。
因子分析、主成分分析の発展として紹介した分析たちは、今後のシリーズで紹介していきます。お楽しみに！

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

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311196

∫ f df/dt = f^2/2 でした、、、！
動画内の誤り一覧 http://bit.ly/error_asp

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ご視聴ありがとうございます！
今回は、伊藤積分の奥深い世界にどぼーんと潜っていきます！
確率微分方程式シリーズも残すところ後２回。
最後まで楽しんでくださいね。

参考文献：
【今日紹介したのはこれ】
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK

sm36503239 ← 前（伊藤の公式のこころを理解する） | 次 →
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36664635

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36475890

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36202170

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35763504

いよいよ時系列分析の始まりです。
今日は登場人物紹介と、誤差項に秘められた意味について解説します。

参考文献：
現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ : https://amzn.to/2xeqCnW
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) : https://amzn.to/2xb0cnf
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK


sm35278969 ← 前（ 深谷圏 ） | 次（勾配決定木） → sm35577584
マイリスト： mylist/63728342 
時系列分析：mylist/64880045

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35314396

アナログ時計が必ず丸い理由を数学で証明します。

VRアカデミア一周年カウントダウンリレー企画です。
VRアカデミア1周年の5/30までメンバーが毎日投稿or配信をします。

5人目が私！
昨日→たいらのどかさん https://www.youtube.com/user/69hisashi
明日→シビルさん https://www.youtube.com/channel/UCvSWB-XvVgdqFyz20lyF5xA
VRアカデミア公式HP：https://sites.google.com/view/vr-academia/


sm35012037 ← 前（ NeuralODE ） | 次（ IUT と宇宙） → sm35241883
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35120599

Excel （エクセル） / Google Spreadsheet （スプレッドシート）の解説です！

2章 文字列 5節 文字列の結合


sm34905826 ← 前（ MID() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34905979

Excel / Google Spreadsheet の解説です！

2章 文字列 3節 文字列を抽出する MID() 関数 


sm34895590← 前（ LEFT(), RIGHT() ） | 次 → 明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34895724