博士後期課程も入学から約半年が過ぎ、ご指導頂いている先生から論文発表について様々な教えを頂戴しています。
とくに、データ分析についてのノウハウやツールについて、お忙しい時間でいらっしゃいながら親身にご指導頂いています。
なのに、自身の勉強不足のため、なかなか理解が進まずもんもんとした日々を送っていました。
ある日、通っている整骨院で論文執筆用の書籍を読んでいたところ、何を読んでいるのという話からおすすめの書籍へと会話が進んでいきました。
そうして、おすすめ頂いたのが、垣根涼介さんという方が書かれた『光秀の定理』という本でした。
一見すると、歴史小説ですが、読み進めていくと、なぜタイトルに「定理」とつけたのかぼんやりと見えてきたように思いました。
本の内容は、明智光秀の生涯を2人の登場人物と絡めて、光秀の人となりを描写しています。
そして、賭け事をするシーンの中で、一見すると勝率は半々のようなのに、実はそうではないという事例が出てきます。
それがモンティ・ホール問題という元々はアメリカのテレビ番組で行われたゲームの一種でした。
このモンティ・ホール問題はゲームの勝率について記載され、統計学の中でもベイズの定理という手法を用いることで、問題を解決できるとのことでした。
詳しくは下記サイトが分かりやすかったです。
このベイズ統計学は、18世紀中頃、イギリス人牧師で哲学者であったトーマス・ベイズさんによって発表されました。
ベイズ統計学は、当初異端の扱いを受けていましたが、近年のコンピューターの発達によりAIや人工知能、機械学習においてはなくてはならない学問となっています。
例えば、知らない花の名前を知りたいときに、スマホで撮影すると花の種類について教えてくれるアプリがあります。
このアプリでは、花びらやその色、形などの花のパーツから花の名前を推論し、その結果が合っている確率を高めるためにベイズの定理が利用されています。
これまでのコンピューターは、内蔵されたデータを使って判断を行ってきましたが、近年のコンピューターでは、新しい情報を取り入れることで、判断の精度を高めることが出来るようになりました。
これが、機械学習や人工知能と呼ばれるものです。スマホの顔認証にも取り入られています。
ベイズ統計学を使うことで、比較的少ないデータを元に推論することが出来るようになりました。
これまで、確率という言葉を聞いただけで、高校の数学を思い出し、拒否反応をずっと持っていました。
でも、整骨院の方におすすめ頂いた『光秀の定理』という一見すると歴史小説のおかげで、機械学習やAIがどのような仕組みになっているのかおぼろげに見えてきました。
機械学習を行う上で、確率という概念はとても重要だという事も分かってきました。
データ分析とは、ただデータを集め、その傾向を見つけるだけでなく、その結果における精度(確率)が重要である事も段々と分かってきました。
たまたま、整骨院での待ち時間での読書が、こうして、確率統計への食わず嫌いを無くしてもらえるとは、とても予想だにしませんでした。
データ分析やツールの使い方などまだまだ理解できているとは言える状態ではないのですが、これから統計学を学んで行きなさいという思し召しのように思えてきました。
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