connpassで開催した勉強会『ベイズ統計学入門 〜頻度主義からベイズ主義へ〜』の内容スライドです。
統計学は、「データに潜む規則や構造を抽出し、現象の理解や未知の現象に対する予測を行う」ための学問です。
実験や社会調査の解析だけではなく、ビッグデータ分析やAI開発でも統計学は不可欠であり、現代人にとって必須の学問と言っても過言ではないでしょう。
一方で、その背後には単なる数学的論理には収まらない様々な哲学的問題が横たわっています。
そんな統計学の歴史にあって、最大にして今なお継続中の議論が、ベイズ主義vs頻度主義についてでしょう。
統計学が台頭してきた19世紀から20世紀には、頻度主義が主流でしたが、21世紀になった今やベイズ主義こそが統計学の主流になりつつあります。
ベイズ推論は、自動運転から迷惑メールフィルタリング、画像復元やノイズキャンセリングなど、様々な分野に爆発的に応用されています。
ベイズ機械学習と呼ばれるベイズ統計学と機械学習の融合分野も大きな注目を集めています。
もはやベイズ主義の深い理解なくして現代的なデータ分析を語ることはできません。
本講義では、統計学的考え方をきちんと理解した上で、ベイズ主義が統計学にもたらした転換についてみなさんが理解できることを目指します。
本講座を通じて統計学の歴史や全体感を学ぶことで、今後の統計学の勉強がスムーズになるのではないでしょうか。
# ベイズ主義 # ベイズ統計 # 統計入門 # 機械学習