Pythonを使った固定効果モデルでの推定

機械学習から統計に足を踏み入れた身としては、推定や予測の話になると、すぐさま機械学習の枠組みにはめてしまいがちです。何でも機械学習状態です。しかしながら、データによっては注意が必要な場合があります。特にパネルデータでは、複数の観測個体の複…

Pythonを使ってロジスティック回帰の限界効果を求める

私の座右の銘は「限界突破」でした。それは、自分が想像できる範囲の自分で決めた限界を乗り越えることに喜びを覚えていたわけです。まるで、判別境界を少しでも超えたらその瞬間に異なるクラスに振り分けられるように、設定した”限界”を超えた瞬間に突破と…

因果関係の推定 〜Pythonによる傾向スコアマッチングとIPW〜

中学生のときに目がよく合うと感じた人がいたら、それは自分に絶大な好意を持っているからだと思い込んでいましたよね。しかし、現実は思い出のままでした。それは、「よく目が合う」ことと「好意を持つ」ことは相関しているかもしれませんが、因果の関係と…

GoogleのAPIを使ってストリーミングでのSpeech to Textの実行

同じ話を何度も聴くたびに同じように愛想笑いをするのは心が無になりますよね。まるで魔法少女まどかマギカの世界のように、繰り返されるたびに絶望感を感じます。そういうときは、録音した音声を一語一句テキスト化し、全く同じ話をしていることを認識して…

PyTorchチュートリアル 〜翻訳モデルを作る Attention付きSeq2Seq〜

人間の思考を彩るのは言語である。言語自体の表現力が乏しいと思考は制限されてしまう。 つまり、多様な言語から情報を取り言えれることで、思考が豊かになります。でも、一つの言語を学ぶのは多大なリソースを要します。じゃあ、機械に翻訳してもらおうとい…

Pytorchチュートリアルのテキスト分類 ~ torchtextとEmbeddingBag ~

世界に舞う無数のとめどない言葉。これらは生まれては、区別の無い大きな箱に積み重なって忘れられていく。まるで情報過多なのに何も残っていない人間の記憶のように。しかし、ひとたび境界線ができると、情報は区別され、整理される。そして、ヒトの理解は…

XGBoostのアルゴリズムを論文を読んで解説

夕焼けと紅葉が同化するような季節になると、毎日の服選びに時間がかかるように、ほんの少し昔に遡ると、機械学習のアルゴリズムを何にするかは迷いの種でした。ところが、今や機械学習のご意見場的な立ち位置になったXGBoostが現れてかららは、XGBoostをと…

PythonでDeep Forestを実行し、理解する

Deep ForestはDeep Learningという巨頭に立ち向かう、まるでラグビー日本代表のような物語が背後にあることがわかりました。 いまや予測モデルを構築する際は、ニューラルネットワークによるDeep Learning一択と言っても過言ではありません。しかし、Deep Le…

AIを脱Black Box! XAI(Explainable AI)を勉強する 〜shap編〜

私達の知らない未来を予測したい。そして予測した未来に至る要因も教えてほしい。という難問をさらっと突きつけるのが人間の欲でもあります。それを叶えてくれそうな今日のAIは、驚きの精度の予測結果を私達に見せてきます。しかし、精度が高ければ高いほど…