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。
5分でわかるベイズ確率 from hoxo_m
www.slideshare.net
まとめ
- ベイズは「条件付き確率」
- 傾向を条件に、変動する確率
- コレを突き詰めると、先を予知することができる
- 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。
