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ベイズ確率についてかじってみた(5分でわかるベイズ確率[SlideShare]を見て)

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グラフ

ベイズ確率について、「5分でわかる」を読みました。

備忘録的なヤツです。

読んだ資料

コチラのスライドを読みました。

www.slideshare.net

まとめ

  1. ベイズは「条件付き確率」
  2. 傾向を条件に、変動する確率
  3. コレを突き詰めると、先を予知することができる
  4. AIなんかに使える

普通の確率

普通の確率は、よくあるサイコロやコインの「コレが出る確率は?」というもの。

サイコロなら、1/6。コインなら、1/2です。

コインが「表、表、裏」の順で出た時、次に表が出る確率は?

答えは「1/2」。

ベイズ確率

普通の確率とは違い、今までのデータによる実績から見える「傾向」が条件として加わったものとなる。

「この時間は、こっちの方が多いから、こっちが出る確率の方がでかい」
とか
「ここはこっちの方が出現しやすいから、こっちの方が出る確率が高い」
とか

その場所だったり、時間だったり、状況だったり、いろいろなものが要素となりえると思います。

それらを加味したうえで、「この後どれが出るか」という確率を推測することができる。

ある意味「予知」的なものに近いかもしれませんね。

先を予測するモノ

なぜベイズ確率を調べたかというと、最近自分のホットワードが、「ディープラーニング」とか「AI」なんですが、その辺を調べてるときに出てきたワードだったからです。

なんだそれ?と思って、ググったらこのスライドに辿りつきましたが……

実際に読んでみると、「あぁ、なるほど」といった感じですね。

人口知能に置き換えると、

「条件として挙げられているもの=学習データ」をラーニングさせる。
そこから、あることに対する予測を行うとする。
この学習データをもとに、「どうなるかを予測する

といった感じでしょうか。

なので、学習データが多ければ多いほど、傾向がよく出て、予測がしやすくなって行くんだと思います。

あとがき

数学とか統計とか、忘れてたり、全然わからなかったりですが……

興味があるので、覗いてみようというヤツです。