募集中いろいろな大学などでの研究をわかりやすく紹介したり、研究生活のこと・データ解析のことなど書いたり。ランチのときに1人で孤立してていいんです!~データサイエンス(情報科学)の情報量の視点から~ランチのときに1人で孤立してていいんです!~データサイエンス(情報科学)の情報量の視点から~2016年06月27日http://univprof.com/archives/16-06-27-4279716.htmlランチのときに1人で孤立してていいんです!~データサイエンス(情報科学)の情報量の視点から~ランチなどのご飯を一人で食べたり、カフェで一人でいたりするのが好きな人もいますよね。中には、一人でご飯したりお茶したりすることを『恥ずかしい』と感じる人がいるみたいですが、ぜんぜん恥ずかしいことなんてありませんよ!データサイエンティストが、データサイエンスの観点で説明しましょう。サンプルがたくさんあっても・・・まず前提として、サンプルが大量にあると扱いにくいんです。いろいろな統計量を計算するにも、回帰モデルやクラス分類モデルを作るにも、何を計算するのに時間がかかるからです。スパコンとか使えるのならいいかもしれませんが、基本的には最初はサンプルを選んでから解析します。この辺りはこちらの記事をご覧ください。アルゴリズムによるサンプル選択のススメ~特に、似たようなサンプルがたくさんあると、選んだ少数のデータを解析しても、すべてのサンプルを解析しても同じ結果になるので効率がいいのです。サンプルを選ぶときに重要なこととは?選んだサンプルのなかに同じサンプルがあったら意味ないですよね。それと同じで、なるべく似たようなサンプルを選ぶのは避けたいんです。次のサンプルを選びます。重要なことは、似たようなサンプルは選ばれないってことです。孤立しよう!情報量が大きいぞ!似たようなサンプルっていらないんです。選んでも、データサイエンスの観点から、情報量が小さいんです。何人かで固まってる人たちって、選ぶとしたら、その中の一人で十分なんです。就活のイベントで、すごい盛り上がってるグループがあったら、そのグループの中はだいたい似てる人たちってことなので、採用するのは多くてもその中の一人って感じです。似たような人はうちの会社にはいりません!孤立してたほうが得しますよ。一人でクラスターを形成してるってことなんです。情報量が大きいんですよ!まとめデータサイエンスの観点から、ランチのときとかに孤立している人こそこれから重要な人といえます。わたしも応援したくなります。みなさんも、もっとデータサイエンスを学びましょう!いろいろと視野が広がりますよ!ご案内。公開中のプログラム・コード一覧(実用的かつ実践的なデータ解析・機械学習・データマイニング)主成分分析(PCA)の進化する入門書・実践書~数式なしの導入から実践的応用・結果の解釈まで~(随時更新)20人の学生に対する研究テーマの決め方オススメ記事セレクション。人工知能との未来における人の役割~現役のデータサイエンティストのメッセージ~集中する時間を確保するために大学教授が行っている8つのこと風邪を引かないために大学教授が毎日行っている7つの方法twitterでも発信中。フォローしていただけると嬉しいです。univprofblog1無料メルマガでブログにない情報を配信中。データマイニングブログを勉強しながら役立つ情報を発信しています!フォローしていただけると嬉しいです。