確率②／データサイエンス入門

haruyukipapa

金融・不動産　関連職

数式にΣとか積分が出てくると難解に感じますが、何度か講義を止めながら理解しました。

h-kozawa

メーカー技術・研究・開発

ベイズの定理を初めて認識しました。イメージ図および要するに～という想起補助つきでて\説明いただいているので、一見取りつきにくい数学的説明が非常によく理解できました。機械的に解析する場合はすべて定量的・数学的な表現に置き換える必要があるとのこと、今後の社内外SEと一歩踏み込んだコミュニケーションができるよう理解を深めます。

nakashimamas

その他

推計統計につながる基本を理解することができた。

miura_ka

販売・サービス・事務

業務へ（考え方を）展開できるヒントになった。

yoshiki2355

人事・労務・法務

客観的な判断を下す時

t_htn

経営・経営企画

条件付き確率の考え方を使い、
適切なデータ分析を行いたい。

minori_yabu

メーカー技術・研究・開発

確率分布の部分が興味深かったが内容が少なかった。

yasupii

その他

ベイズの定理は始めて学びました。その解釈を含めて、イメージは分かりましたが、完全には理解できていないので、改めてちゃんと理解を深めようと思います。

csl_kojima

IT・WEB・エンジニア

理解が深まりました。

vz3000

IT・WEB・エンジニア

条件付き確率・ベイズの定理について理解を深めることができた。今後の学習に生かしていきたい。

iso_ken

専門職

ベイズの定理は今後の自らの仕事に重要になってくるのでしっかり理解し活用できるようにしたい

madogiwazoku

その他

素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。

abe3312

営業

ユーザーのデータ分析において確率を用いて数字化できると感じた。

e_co

販売・サービス・事務

とても分かりやすく、理解ができました。
業務に利用できる様、しっかり学びたいと思いました。

ysen

IT・WEB・エンジニア

ベイズ定理を学びなおせた。資格取得の一助となる講座であった。

kenjiro_fujita

コンサルタント

ベイズの定理の意味を理解することができた。実際に対象顧客が商品を購入する確率をベイズ更新を用いて、精度を高めたい。

kyo1227

営業

ベイズの定理を初めて認識しました。イメージ図および要するに～という想起補助つきでて\説明いただいているので、一見取りつきにくい数学的説明が非常によく理解できました。

grateful

専門職

深い内容まで解りやすく説明してくれる。

kitano_wataru

IT・WEB・エンジニア

離散や連続など理解しにくい概念が登場してきているので、もう少し調べてここら辺を明確に想像できるようにしてから先へ進みたい

napple0902

経理・財務

ベイズの定理の解釈がよくわかりませんでした。

yoshikouc

販売・サービス・事務

確率は、期待値や平均値を元に出すことができることがわかりました

k-akira

営業

ベイズの定理の解釈が理解できた

cs1960

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

stani

専門職

確立を利用していきたいと思う。

512177

資材・購買・物流

確立を学んで将来の事業予測を加えていきたい

naoki_sasano

メーカー技術・研究・開発

ベイズの定理、確率分布の考え方を使って、どうやって機械学習をして事象を推測するのか、早く知りたい。

choko0504

メーカー技術・研究・開発

ベイズの定理は機械学習でよく聞く言葉だったが、自分自身が理解できていなかったため今回の講座を受講し理解を深めることができ大変良かった。

kaikai356

専門職

確率分布は様々な場面で活用されているので、私自身も業務でデータを扱う時、何かしらの任意分布に従っていないか考えてみようと思った。
条件付き確率は、分母の対象とする世界が狭まるイメージを持つと理解しやすい。通常の確率をP(A|U)=P(A∩U)/P(U)と考えれるとそのU(=全範囲)が条件付確率ではB(=特定の範囲)に狭まり、P(A|B)=P(A∩B)/P(B)が得られる。つまり、条件付き確率は通常の確率から分母の対象範囲を小さくとっただけである。
ベイズの定理の使い方や使い時がいまいち分からない場合は、P(A∩B)の部分の考え方を変えると理解が進む。条件付き確率P(A|B)=P(A∩B)/Ｐ(B)はベイズの定理を用いて、P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)(∵P(A∩B)=P(B|A)P(A)）と式変形されることがあるが、この右辺の分子のP(A∩B)=P(B|A)P(A)はA,Bが互いに独立のとき、P(A∩B)=P(A)P(B)である。言い換えると、条件付き確率を計算する必要があるとき、ベイズの定理を使えば、A,Bが互いに独立でなくてもP(A∩B)をA,Bの積の形に(BはAの条件付きだが)変形することができる。

70sp1208

その他

迷惑メールの振り分けに確率の考え方が採り入れられていることが、興味深かった。内容は、大学の教養課程のレベルを超えているが、ＡＩの考え方を知るためには必要だと思うので、引き続き視聴して学習していきたい。

watanabe-tat

専門職

ベイズの定理について理解できた。新規事業収益の期待値を確率から計算したい。

test_test___

メーカー技術・研究・開発

ベイズの定理が実際には迷惑メールフィルターに使用されているなど実際どう使われているのかわかると腑に落ちる

hararin-kobo

金融・不動産　関連職

業務で活用するためには、具体的な事例があると分かりやすいと思いました。

take515

メーカー技術・研究・開発

確率についての基本事項を確認できた。

michiyomichiyo

その他

業務に必要そうだと思えた

hrkudo

IT・WEB・エンジニア

ベイズ定理は何度か例題を通して学習が必要と感じた。

hr-sakai

その他

推計統計、とても分かりやすかった。今後、業務に活用する方法を考えたいとおもいます。

yonghwa

販売・サービス・事務

勉強になった
使ってみたい

user-name01

販売・サービス・事務

確率の考え方とその使い方を今後の学習に生かせそうだと思った。

ryusho1118

経営・経営企画

確率分布、ベイズの定理と研修の内容はなんとなく理解できたが、まだ実業務への活用は難しいと感じた。復習が必要だと思った。

pinguino

販売・サービス・事務

大体は理解できたので、得た知識を実際に活用していきたい。

ono_toshii

IT・WEB・エンジニア

仮設検証を行う際には、確率の知識が必要と言うことを学んだ。これから、データ分析していく上で確率の定義を理解して活用していこうと思います。

shirojpn

メーカー技術・研究・開発

品質検定を受験する際に、一通り学んだが、理解が浅かったので、今回の説明で
更に理解が深まった。
ただ、確率変数についての部分は、何度聞いても完全には理解出来ていない気がする。
事例を学ぶ事で、更に理解を深めたい。

kazumi_100pot

金融・不動産　関連職

ベイズの定理の本当の意義を調べてみたいいました。

hfkd156036

金融・不動産　関連職

条件付き確率・ベイズの定理について理解がふかまった。　

yoshikazu-1103

営業

わかりやすかったと思います。何度も受講する必要感じました。

atsushi_komaki

金融・不動産　関連職

苦手意識を克服して、向き合いたい。

yuji64

経営・経営企画

数学アレルギーからの脱却を図りたい

moco_fuwa

その他

式の意味やその使われ方をしっかり理解していきたい

makotokoma

販売・サービス・事務

ありがとうございます。
データリテラシー、気づきをいただきました。

tsukamotoya

営業

確率論や統計学において、トーマス・ベイズ牧師にちなんで名付けられたベイズの定理（ベイズのていり、Bayes' theorem）、ベイズの法則、最近ではベイズ・プライスの定理とは、ある事象に関連する可能性のある条件についての事前の知識に基づいて、その事象の確率を記述するものらしい。ウィキペディアによると。ですが。はい。頑張ります。日常の業務に活かせますように。

k_k_ai

メーカー技術・研究・開発

この講座では全体像が分かるので良い。
自分が苦手な項目が把握できるので重宝している。

7031

経営・経営企画

業務で活用するためには、具体的な事例がほしかったです。

vegitaberu

人事・労務・法務

とてもわかりやすく、理解できました。基本的な理論の積み重ねから、AIのように複雑なものや、複雑な分析が成り立っているということが、イメージできました。

suzuqp

IT・WEB・エンジニア

また改めて復習して理解できるように努力します。