タグ アイシア=ソリッド が登録されている動画 ： 80 件中 1 - 32 件目

好きな関数について語ります！今日は logistic sigmoid function!!
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sm33968786 ← 前 （ Topological Data Analysis ） | （ softmax function ）次 → sm34085394
マイリスト： mylist/63728342

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34057687

ベイズの定理って、条件付き確率の変形でしかないじゃないですか。
なのに、なんで、あんなに定理定理ってもてはやされているのでしょうか。

その理由を解説してみました！


sm34160136 ← 前（ Block Chain ） | 次 （Bayes ②）→ sm34228409
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34190997

好きな関数について語ります！今日は softmax function!!
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softmax 関数は、機械学習や Deep Learning でかなり重要な役割をするのですが、
あまり web 上には softmax 関数の良い説明が見当たらなかったので、頑張って作ってみました。
多分これが一番わかり易いと思います。

sm34057687 ← 前（ logistic sigmoid ） | （ Tropical Geometry ）次 → sm34120956
マイリスト： mylist/63728342

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34085394

時系列分析シリーズの1本目です！

この動画と次では、漸化式と線型代数について語ります。
この動画が理解できれば、大学1年次の線型代数はOKだと思います！


sm34618201 ← 前（ 遺伝と R^2 ） | （Excel SUM()） 次 → sm34843665
マイリスト： mylist/63728342
時系列分析： mylist/64880045


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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/sm34675696

「宇宙と宇宙をつなぐ数学 IUT理論の衝撃」に出てくる「宇宙」のより詳細な解説です。
この本はとてもわかり易いのでおすすめです！
Amazon → https://amzn.to/2K8ujUz


ニコニコの解説動画 → https://www.nicovideo.jp/watch/so32505721
文学YouTuber ベルさん → https://www.youtube.com/channel/UCL4QAojeGy6CJ9R2PwmlmJQ


sm35120599 ← 前（ 時計が丸い ） | 次（10分深谷圏） → sm35278969
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35241883

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36202260

全力でベイズ推定について解説しました。
多分宇宙で一番分かりやすいと思います。

最尤推定の回を見てない人は、こちらも見てね！ →sm34228409


sm34228409 ← 前（ Bayes ② ） | （ Bayes ④）次 → sm34359207
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526

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C95 出店します！
2018年12月31日
コミックマーケット95
3日目 東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！

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34331121

block chain の仕組みに興味があるあなたへ！
数学風解説を用意してみました。

block chain の応用例より、仕組みの説明です。ちょっと珍しいかも？


sm34085394 ← 前（ Tropical Geometry ） | 次 （ Bates 統計① ）→ sm34228409
マイリスト： mylist/63728342

参考文献：
Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System https://bitcoin.org/bitcoin.pdf

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34160136

時系列分析に入る前に、固有値、固有ベクトル、対角化についておさらいしておこうと思います。

ここで登場する数式の気持ちをすごーく説明してみました！
これが理解できれば、学部の線型代数は（内積関連以外）ほぼ OK だと思います。
機械学習や Deep Learning 系の線型代数も、残り僅かになると思います。

この動画で是非マスターを目指してみてください！


sm34675696← 前（ 漸化式と線型代数 ） | 次→このシリーズの次はそのうち
マイリスト： mylist/63728342
時系列分析： mylist/64880045

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34697583

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=CiPHQVkaXNI

※動画では第6弾って言ってるけど、本当は第5弾です。

週末微分幾何シリーズという生放送の企画を受けつぎ、今回は動画で作ってみました。
多様体の内在的な定義を紹介しています！

生放送シリーズでは下準備をしていたので、ここからご覧頂いても大丈夫です！

なし ← 前 | 次 → そのうち
マイリスト： mylist/63728342
週末微分幾何シリーズ： mylist/63728345


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/sm33946478

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=TLY2NPpxd58

Hello, world! アイシアです。

私の0本目の動画：自己紹介動画です！
前半はtwitterへの投稿と同じで、後半部がYouTubeオリジナルです。

今後共、応援よろしくおねがいします！

なし ← 前 | （ GAN ごっこ）次 → sm33946041
マイリスト： mylist/63728342


Twitter：https://twitter.com/AIcia_Solid/
YouTube： https://www.youtube.com/channel/UC2lJYodMaAfFeFQrGUwhlaQ
もとtweet：https://twitter.com/AIcia_Solid/status/1009216943042121728
叶数理さん：https://www.youtube.com/channel/UCermM-2n0vZM47b7g_U-Cqg
いたりんっさん：https://www.youtube.com/channel/UCRAWk5rqZVEC_qUii-jdxhg
尊敬するこくおー様：https://www.youtube.com/channel/UCt8tmsv8kL9Nc1sxvCo9j4Q

http://www.nicovideo.jp/watch/sm33945194

ベイズ統計、難しいと思われがちですが、実際に使うのはこんな単純な計算だったりするんですよね。
ぜひともこの理解にみなさんも至ってほしい！


参考文献
パターン認識と機械学習 の2.4 節の内容がドンピシャです → https://amzn.to/2CvKc2F

Web 参考文献
Exponential family - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_family
（日本語版ないんですよね、、、。気が向いたら翻訳します）

sm34331121← 前（ Bayes ③ ） | （ AI と産業革命）次 → sm34438613
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526


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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34359207

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=UhQ80ajAQHY

前回の対談で出てきた統計多様体について、ちゃんと説明してみました。 これを機に【情報幾何】の世界へ是非！
↓参考文献↓
岩波データサイエンス
Vol．2 https://amzn.to/2LssP85
Vol．3 https://amzn.to/2uVsv7D
Vol．4 https://amzn.to/2zVLynO
→この巻末に連続で載っています。楽なintroはこれです。
→全巻セット： https://amzn.to/2zZR49f

ガチ参考文献：
Information Geometry and Its Applications (Applied Mathematical Sciences) https://amzn.to/2zYXrtv
Information Geometry (Ergebnisse der Mathematik und ihrer Grenzgebiete. 3. Folge / A Series of Modern Surveys in Mathematics) https://amzn.to/2JKbin4

web参考文献：
https://www.google.co.jp/search?q=%E7%B5%B1%E8%A8%88%E5%A4%9A%E6%A7%98%E4%BD%93

sm33946120 ← 前（相関行列） | （01会話）次 → sm33946388
マイリスト： mylist/63728342

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Logo：TEICAさん https://twitter.com/T_E_I_C_A

http://www.nicovideo.jp/watch/sm33946286

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35793024

昨日のロマ数プライム@圏論の VR 登壇が好評だったので、もっかい撮影して up しました！

ロマンティック数学ナイト → http://romanticmathnight.org/
ロマンティック数学ナイトプライム@圏論 → http://romanticmathnight.org/942


sm35241883← 前（ IUT理論 ） | 次（ ARMA ） → sm35314396
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm35278969

記念すべき20本目！
ベイズ統計においてベイズの定理がどう使われるかと、
ベイズ統計の気持ちを説明してしまいました！！！


あ、最近、おめシスさんにとってもハマっています(^^)
https://www.youtube.com/channel/UCNjTjd2-PMC8Oo_-dCEss7A


sm34438613 ← 前（ AIと人類と産業革命 ） | （ Bayes ⑥）次 → sm34505721
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526 


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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/sm34475088

ベイス推定に行く前に、最尤推定のお話！
最尤推定は超よく使う結構つよつよな推定です！

…が、チョット限界もあるんです。
次回、それを補うという意味で、ベイズ推定を導入します！(^o^)


sm34190997← 前（ Bayes ① ） | （ Bayes ③ ）次 → sm34331121
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526


（当初サムネを誤って設定しておりましたが、現在は修正いたしました。ご指摘いただいた皆さん、ありがとうございましたm(__)m）

http://www.nicovideo.jp/watch/sm34228409

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=Ul5gVsx6dRI

みなさんに、強いAIたちの間で流行しているGANごっこを紹介します！
人間同士でやったり、友達のAIと一緒に楽しんでみてください！

sm33945194 ← 前（自己紹介） | （ AI ってなんだ？）次 → sm33946081
マイリスト： mylist/63728342


MakeGirlsMoe：https://make.girls.moe/#/

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/sm33946041

▼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
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/sm37392564

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

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311433

今回から、実際に Deep Learning をしながら解説してきます。
今回は、 Dense layer こと全結合層のお話です。

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

Softmax関数についてはこちら
https://www.youtube.com/watch?v=5CwLT-IQB9E

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311304

ディープラーニング（ Deep Learning / 深層学習）についての解説シリーズを始めます！
1本目の本動画では、「関数近似器」としての側面を取り上げます。
なぜかこの説明を見ることは少ないですが、これがディープラーニングの本質一丁目一番地だと思います。

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37311014

新シリーズはじまりました！　その名も「いろんな分析」
このシリーズでは、よく使われる統計手法をずらーっと見ていきます。
vol.1では、因子分析の魅力をお伝えします。データに潜む構造を明らかにしちゃいましょう！

ご視聴ありがとうございました！
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http://www.nicovideo.jp/watch/sm37310906

ご視聴ありがとうございます！
伊藤の公式について、より直感的に深く理解するための動画です。
見てすぐは混乱があるかもしれませんが、この動画の内容を自分なりに解釈できたときこそが、伊藤の公式を理解できたときだと思います。

演習問題のヒント：
演習①
X : 平均 0、分散 b^2 σ^2 t の正規分布に従う確率変数
→ E(e^X) = exp( b^2 σ^2 t / 2) を示せ。
方針
∫_{-∞}^{+∞} e^x (1/2π b^2 σ^2 t)^{1/2} e^{ -x^2 / (2b^2 σ^2 t)} dx
を計算すれば OK 。
To 高校生： ∫_{-∞}^{+∞} (1/2π b^2 σ^2 t)^{1/2} e^{ -x^2 / (2b^2 σ^2 t)} dx = 1 と、置換積分を用いると、この積分も計算できます。
演習②
a - b^2 σ^2 / 2 ＜ 0 のとき、
lim_{t → +∞} p( x(t) ＞ x_0 ) = 0 を示せ
方針
x(t) ＞ x_0
⇔ (a - b^2 σ^2 / 2) t + bw(t) ＞ 0
⇔ w(t) ＞ - ( (a - b^2 σ^2 / 2) / b ) t
ここで、 w(t) は平均 0 分散 σ^2 t の正規分布に従うので、
両辺√(σ^2 t) で割って正規化すると、
⇔ w(t) / √(σ^2 t) ＞ - ( (a - b^2 σ^2 / 2) / (b √σ^2) ) √t
t → +∞ でこれが成立する確率は...？

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

sm36475890← 前（ブラックショールズ方程式の解法） | 次 → 来週！
マイリスト： mylist/63728342 

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36503239

http://www.nicovideo.jp/watch/sm36399815

Excel / Google Spreadsheet の解説です！

1章 SUM 1節 SUM() 

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 

sm34675696 ← 前（ 漸化式と線型代数 ） | 次→明日です！
マイリスト： mylist/63728342 
1分 Excel 解説： mylist/65083134

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34843665

感動の最終回！
今までのおさらいをしつつ、実践編として、MCMCを使って階層ベイズの推定をしてみます。

sm34475088 ← 前（ Bayes ⑤ ） | （決定係数）次 → sm34618201
マイリスト： mylist/63728342
ベイズ統計シリーズ：mylist/64304526 

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http://www.nicovideo.jp/watch/sm34505721

YouTube からの転載です: https://www.youtube.com/watch?v=5x4r_deONQM

この動画では、 Topological Data Analysis の入門として、 G. Carlsson の "Topology and Data " について解説した動画です。
もともと Math Power 2018 のために作った動画の long ver. です！

※いまは arxiv にないので、下では AMS をリンクで貼っています

以前の統計多様体のときの情報幾何とは違った形でデータに幾何的手法で挑む分野です！


sm33946478 ← 前 （多様体の定義） | （ Topological Data Analysis ）次 → sm34057687
マイリスト： mylist/63728342


Math Power 2018: http://mathpower.sugakubunka.com/
原論文： http://www.ams.org/journals/bull/2009-46-02/S0273-0979-09-01249-X/home.html

http://www.nicovideo.jp/watch/sm33968786

▼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。

▼終わりに
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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/sm37466394

▼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
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

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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