ベイズ統計学
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２０２４年のノーベル物理学賞、および、ノーベル化学賞は、 ともに、ＡＩ（人工知能：artificial intelligence ）関連でした。 昨今、どこでも目にする「ＡＩ」の２文字。 日常生活に対して、必死に浸透させようとしていますね。 ・・・浸透しきったら、わざわざ表に出さないので、 ・・・まだ前面に出しているということは、現時点では、浸透したわけではないようです。 現在は、就職先として、ＩＴ関連企業が大人気ですが、 「２０４５年問題」として噂されているように、 いずれ、ＩＴ関連の仕事そのものがＡＩに取って代わられるかも知れません。 ＡＩとヒトとの住み分けを知っておかないと、私たちヒトの居場所がなくなってしまいかねません。 ＡＩにできることは何で、できないことは何か？ それを知るためには、ＡＩのしくみを理解しておかねば！ 小学６年生の算数で「場合の数」、中学２年生の数学で「確率」を学び、 高校１年生の数学Ａで「条件付き確率」を学びます。 ・・・「反復試行の確率」も学びますが、これは、どちらかというと、 ・・・高校２年生で学ぶ「確率分布と統計的な推測」へとつながる内容 条件付き確率を学ぶときに登場する「ベイズの定理」がＡＩに関連します。 つまり、ベイズの定理が、ＡＩのしくみを理解するための第一歩というわけですね。 ベイズの定理を基礎とする統計学を「ベイズ統計学」と言います。 サイコロの目は「１」から「６」まであり、私たちがサイコロを振るとき、 すべての目が同確率（１／６）で出るものと仮定しています。 ・・・が、果たして、そうなのでしょうか？ 「２」の目は、２つの黒丸が掘られ、「６」の目は、６つの黒丸が掘られており、 より多く削られている「６」の目の方が、「２」の目よりも軽いのでは？ 「１」の目は、赤く大きな丸が１つ掘られており、他の目とは少し異なっている感じ。 サイコロの重心は、立方体の中心にあるのでしょうか？ ６つの面は、果たして、同じ確率で出るのでしょうか？ すべての目を平等とする前提を外すと、どうなるのでしょうか？ それが「ベイズ統計学」の立場です。 まずは、高校数学の「条件付き確率」をマスターして、「ベイズの定理」を理解し、 ベイズ統計学のスタートラインにつくことを目標にしましょう！ |
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