トップページ
数学が苦手でも大丈夫!AIに必要な行列・統計の基礎を易しく学べる入門サイト
記事一覧
- 数学が苦手でもわかる!AIがデータ分析で最初にすること:度数分布表とヒストグラム入門
- 数学が苦手でもわかる!AI予測の「確かな範囲」を知る:信頼区間入門
- 数学が苦手でもわかる!AIがデータを扱いやすくする「標準化・正規化」入門
- 数学が苦手でもわかる!データ分析で重要な「分布の形」の見方:歪度と尖度入門
- 数学が苦手でもわかる!AIが「過去の知識」と「新しい情報」で予測を変える仕組み:ベイズ統計入門
- 数学が苦手でもわかる!ビジネスで役立つ「グループ別データ比較」の落とし穴と見方
- 数学が苦手でもわかる!AIが「新しい情報」で予測を変える仕組み:ベイズの定理入門
- 数学が苦手でもわかる!AIが扱うデータの「型」を知る:適切な分析のための入門
- 数学が苦手でもわかる!AIが「はい/いいえ」の関係性を分析する方法:クロス集計とカイ二乗検定
- 数学が苦手でもわかる!ビジネスのデータ判断に役立つP値とは?
- 数学が苦手でもわかる!AIはなぜ少しのデータで全体の傾向がわかる?:中心極限定理入門
- AIは「どちらか」をどう予測する?ビジネスに役立つロジスティック回帰の考え方
- 数学が苦手でもわかる!AIがデータから「ルール」を見つける仕組み:決定木入門
- 数学が苦手でもわかる!AIデータ分析で役立つ「外れ値」の見つけ方と考え方
- 数学が苦手でもわかる!AIがデータの「本質」を見抜く仕組み:主成分分析入門
- 数学が苦手でもわかる!AIの予測が「うまくいかない」理由:過学習と未学習
- 数学が苦手でもわかる!AIデータ分析で陥りがちな「相関」と「因果」の落とし穴
- 数学が苦手でもわかる!AIが扱う大量データを理解するための「可視化」入門
- 数学が苦手でもわかる!ビジネスデータによく現れる「正規分布」入門
- 数学が苦手でもわかる!AIがデータをグループ分けする仕組み:クラスタリング入門
- 数学が苦手でもわかる!AIモデルの「本当に使えるか」を見極める統計的評価法:交差検証入門
- AIの予測はどれだけ信頼できる?ビジネスで必須の分類評価指標を学ぶ
- 数学が苦手でもわかる!AIの予測がどれだけ確かかを知る:点推定と区間推定とは
- 数学が苦手でもわかる!AIを理解するための「データのカタチ」入門:確率分布とは
- 数学が苦手でもわかる!AIの結果が偏る理由:サンプリングバイアス入門
- ビジネスの意思決定に役立つ統計:AIと学ぶ仮説検定の考え方
- 数学が苦手でもわかる!AIによる「予測」の裏側:回帰分析とは
- AIが一部のデータから全体を知る方法:統計のキホン「標本と母集団」
- AIが予測する「確率」って何?ビジネスで役立つ統計の考え方
- 数学が苦手でもわかる!AIを理解するための「データの関係性」入門(相関)
- 数学が苦手でもわかる!AIを理解するための「データのばらつき」入門(分散・標準偏差)
- 数学が苦手でもわかる!AIを理解するための代表値入門(平均・中央値・最頻値)