Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
気をつけよう!認知バイアス
Search
Yuta Kawabe
October 23, 2019
Science
1
55
気をつけよう!認知バイアス
Yuta Kawabe
October 23, 2019
Tweet
Share
More Decks by Yuta Kawabe
See All by Yuta Kawabe
年末年始読んだ本LT
yaruki00
0
61
イマイチなsubscribeをRxぽくする
yaruki00
0
640
iOSDC2019トークピックアップ
yaruki00
0
43
スクラム完全理解
yaruki00
0
52
小さなチームでも高品質なモバイルアプリを作るためのテスト戦略
yaruki00
0
71
ここがダメだよ🍎さん!
yaruki00
0
36
Meeプロジェクト紹介
yaruki00
0
57
iOSDCまとめ
yaruki00
0
39
iOSアプリ開発手法の変化
yaruki00
0
40
Other Decks in Science
See All in Science
Lean4による汎化誤差評価の形式化
milano0017
1
330
データベース02: データベースの概念
trycycle
PRO
2
920
Hakonwa-Quaternion
hiranabe
1
140
コンピュータビジョンによるロボットの視覚と判断:宇宙空間での適応と課題
hf149
1
360
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
1
140
Explanatory material
yuki1986
0
410
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
310
Cross-Media Technologies, Information Science and Human-Information Interaction
signer
PRO
3
31k
データベース05: SQL(2/3) 結合質問
trycycle
PRO
0
820
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
0
1.2k
Collective Predictive Coding as a Unified Theory for the Socio-Cognitive Human Minds
tanichu
0
100
AIによる科学の加速: 各領域での革新と共創の未来
masayamoriofficial
0
160
Featured
See All Featured
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
37
2.9k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
411
23k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
9.9k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
224
10k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.9k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.8k
Docker and Python
trallard
46
3.6k
Transcript
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂ ೝόΠΞε 2019/10/23 ࣾษڧձ ล ༟ଠ
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ೝόΠΞε ▸ ඇৗʹجຊతͳ౷ܭֶతͳޡΓɺࣾձతؼଐͷޡΓɺهԱͷޡΓʢڏِهԱʣͳ Ͳਓ͕ؒ൜͍͢͠ ▸ ͕֮͠ɺײΛ͍ɺهԱΛܗ͠ɺஅΛߦ͏ํ๏ʹىҼ͢Δ ▸ ఔͷࠩ͋Εɺશһ͕ؒҧ͍Λ൜͢ ▸
શʹ͙͜ͱͰ͖ͳ͍͕ɺؾ͍ͮͯೝࣝࢥߟΛमਖ਼͢Δ͜ͱ͕ॏཁ
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε μχϯάʹΫϧʔΨʔޮՌ ▸ ೳྗͷ͍ਓɺࣗͷແೳ͞ΛೝࣝͰ͖ͣɺࣗݾΛ࣮ࡍΑΓߴ͘ධՁ͢Δ ▸ ೳྗͷͳ͍ਓʮࣗΒͷεΩϧͷܽʯɺʮଞऀͷຊͷεΩϧʯɺʮࣗΒͷ εΩϧෆͷఔʯ͕ೝࣝͰ͖ͳ͍ ▸ ࣗ৴ຬʑͷͱ͖ɺΒͳ͍͜ͱ͕͋ΔͷͰͱٙ͏
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ؾҰகޮՌ ▸ ͦͷͱ͖ʹײ͍ͯ͡ΔؾͱҰக͢Δײతੑ࣭Λ࣋ͬͨهԱ͕ଅਐ͞ΕΔݱ ▸ هԱ͚ͩͰͳ͘ɺҙͷ͖͢͞ɺਓग़དྷࣄʹର͢ΔஅͳͲʹ͓͍ ͯ෯͘ݟΒΕΔ ▸ ภͬͨݱ͔Γى͜Δͱࢥͬͨͱ͖ɺྫྷ੩ʹࣗपΓΛݟͯΈΑ͏ ▸
ຊʹภͬͨ͜ͱ͔Γى͖͍ͯΔͷ͔ɺͦ͏ͳͬͨݪҼͳΜͩΖ͏͔
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ֬ূόΠΞε ▸ ༧͕ਖ਼͍͔͠Ͳ͏͔Λஅ͢Δͱ͖ʹɺ༧Λূ͢ΔใͰͳ͘ɺ༧Λ ֬ূ͢Δใʹ͠ɺͦΕΛॏࢹ͍͢͠ ▸ ࣗʹ߹ͷѱ͍ใແࢹ͠Α͏ͱ͢Δ ▸ ड͚ೖΕ͕͍ͨใʹग़ձͬͨͱ͖ɺ͏Ұҙਂ͘ݟͯ͠ΈΔ ▸
ূ͢Δใ͕ͳ͍͜ͱʹΑͬͯਖ਼͠͞Λূ໌͠Α͏ͱ͢Δ
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ޙܙόΠΞε ▸ ݁ՌΛΔલΑΓɺͬͨޙͷํ͕ɺͦͷ݁Ռ؆୯ʹ༧Ͱ͖ͨͱߟ͑ͯ͠· ͏ ▸ ࢲͨͪͷ༧ଌͷਫ਼ɺ͕ࣗࢥ͍ͬͯΔΑΓѱ͍ ▸ ༧Ͱ͖ͳ͔ͬͨͱ͍͏ࣄ࣮Λॏࢹ͠ɺݪҼੳରࡦΛߟ͑Δ
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ӨόΠΞε ▸ ଞͷਓࣗͱಉ͡Α͏ͳࣝΛ࣋ͪɺಉ͡Α͏ʹߟ͑Δͣͩͱࢥ͍ࠐΉ ▸ ಉҙͯ͘͠ΕΔͣͩͱࢥͬͯ͠·͏ ▸ ૬खͷҙݟͪΌΜͱฉ͘
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ηϧϑɾαʔϏϯάɾόΠΞε/جຊతͳؼଐͷΤϥʔ ▸ ޭͨ͠ͱ͖ࣗͷೳྗྗͷ͓͔͛ɺࣦഊͨ͠ͱ͖ଞਓͷ͍ͤڥͷ ͍ͤ ▸ ଞऀͷߦಈͷݪҼΛߟ͑Δͱ͖ɺຊਓͷੑ֨ೳྗͷΑ͏ͳతಛੑΛॏࢹ͠ɺ ঢ়گͷӨڹྗΛաখධՁ͢Δ ▸ ݁ՌͰͳ͘ɺ݁ՌʹࢸͬͨϓϩηεΛධՁ͢Δ
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε ूஂόΠΞε/֎ूஂಉ࣭ੑޮՌ ▸ ࣮ࡍʹ༏ྼͷ͕ࠩͳ͍߹ʹɺࣗͱಉ͡ूஂʹଐ͢ΔϝϯόʔͷೳྗΛɺ ͦΕҎ֎ͷूஂʹଐ͢ΔϝϯόʔΑΓߴ͘ධՁ͠ɺ༏۰͢Δ ▸ ͕ࣗॴଐ͢Δूஂͷϝϯόʔʹରͯ͠ଟ༷ੑ͕͋ΔΑ͏ʹೝ͢Δ͕ɺࣗ ͕ॴଐ͍ͯ͠ͳ͍֎ूஂͷϝϯόʔʹରͯ͠ɺϝϯόʔಉ͕࢜ޓ͍ʹࣅ͍ͯ ΔΑ͏ʹೝ͢Δ ▸
֎ूஂʹؔͯ͠ͷ٬؍తͳใΛूΊΑ͏
ؾΛ͚ͭΑ͏ʂೝόΠΞε όΠΞε ▸ ࣗଞͷਓΑΓόΠΞεʹӨڹ͞Εʹ͍͘ͱߟ͑Δ ▸ ͚ࣗͩେৎʁͦΜͳ͜ͱͳ͍Α
٬؍ੑ͕େࣄ