【Pythonで学ぶデータ分析】相関があるかどうかをベイズ統計で調べる ～ 年齢と原付事故死傷者数に関係はあるのか？
バイクに乗る若い人の運転はどうも危なっかしく感じられることがあります。そこで、手軽に乗れる原付一種（かつての排気量50ccまでのバイク）を対象に、年齢と交通事故死傷者数との間に関係があるかどうかを調べてみたいと思います。つまり、相関のベイズ検定に取り組もうというわけです。『社会人1年生から学ぶやさしいデータ分析』ベイズ統計編の第8回です。
出典: ITmedia AI+（配信元の紹介文より引用）
このニュースの全文は、配信元でお読みいただけます。 ITmedia AI+で元記事を読む →
編集部の実践記録から
AI解体新書
AIに社内資料を読ませて文書を作らせると、何％が出典の辿れない創作になるのか — 2,629点の来歴監査
公式文書を与えたうえでAIに合意文書を作らせ、生成物1点ずつの出どころを監査した研究があります。原典に直接遡れたのは43.7%、一切遡れない創作が22.1%、仕組み由来のゴミが6.8%。AIに社内資料を読ませて提案書や議事録を作らせる運用に、そのまま効く数字です。
続きを読む →
AI解体新書
本物の顔写真を使わずに、顔認証システムの優劣は比較できるのか（合成データ12件×モデル24本の検証）
ルクセンブルク大学らの研究が、AI生成の合成顔データセット12件と実データのベンチマーク7件を、学習済みモデル24本で突き合わせた。上位の合成データは実データとの相関が平均0.90に達する一方、最下位は-0.52まで落ちる。顔写真を集めずにベンダー比較ができる条件と、鵜呑みにしてはいけない境界を整理する。
続きを読む →
AI解体新書
推薦モデルは再学習なしで更新できるか？ データ1.8%でRMSE0.810という実測
推薦システムを再学習せずに新しい行動データだけで更新する手法を公開した。データの1.8%しか読まずにRMSE0.810、更新は1バッチ90ms、CPU単体で動く。一方で大規模カタログではアイテムカバレッジ1%未満まで落ちる限界も報告されている。中小ECにとって何を意味するかを整理する。
続きを読む →