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Jun Nishii's web page

コンピュータ上の仮想物理空間で,多細胞生物を模した進化シミュレーションをしたら,面白い形の仮想生物ができたよというお話。成長段階に応じて環境を水中から陸上に変えたら,足が生えてきたり等,見せ方も非常に上手くて面白い。

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AlphaGoで有名になったDeepMindによる歩行学習のYoutubeビデオ。 詳しいことはここ(?)に紹介されているみたいなので読まなくてはと思いながら,目先の〆切に追われ中(blog書いている暇はあるのかとかつっこんではいけない)。 誰か卒論でこのあたりの勉強してくれないかな。 ここ10年くらいの間の機械学習の技術的進歩は激しく,学生の時には夢みたいに思われた計算機実験もどんどん可能になっていて,なんとも隔世の感あり。

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スイスのローザンヌ工科大学のAuke Ijspertのお話。 西井もよく似た研究をしていたので,論文もいくつか読んでくれたらしく,国際学会などで会うといつもニコニコと話しかけてくれる。

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統計数理研究所が公開している機械学習と統計理論のオンライン講義集。 甘利先生の講義もある。素晴らしい。

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甘利先生の次は合原先生のインタビュー記事だった。 甘利先生も合原先生も脳の学習理論の業界で(も)著名な方ですが,甘利先生は統計理論や情報理論が,合原先生は力学系がご専門です。 だから...というわけでもないのですが,数学を武器として持っている方は強いと思うことしばしばです。

西井の学位論文は学習理論でしたが,甘利先生にも合原先生にも博士論文の審査をしていただきました。 なんとも勿体無い話です。

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甘利先生のインタビュー記事があったのでリンク。 神経回路モデル,情報幾何学などの第一人者です。 機械学習に興味がある方はどうぞ。

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検定計算を行う論文を投稿すると,サンプルサイズの妥当性を問われることがあるので, 統計計算が必要な研究を行うときには,目的の結論を出すためにサンプルサイズがどの程度必要かを事前に検討する必要がある。

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p値にかわる統計的手法として,とりあえずの候補としてよく紹介されるのは,効果量と信頼区間に基づく議論。というわけで,必要に迫られてお勉強した内容の覚書。

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テストの平均点がある二群で異なるかを探るには,t検定等の統計計算によってp値を求めて,優位水準より大きいか否かに基づいて有意差の有無を議論するのが一昔前まで主流だった。ところが最近は この方法はもうやめよう...という方向に世の中は変わりつつあって,学会の投稿規定もそのように変わりつつある。

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ASA(アメリカ統計学会)は2016年にp値についてのASAの所見を発表。 冒頭に,2014年2月にG. CobbがASAのフォーラムに投稿した内容として以下を紹介。

Q: Why do so many people still use p = 0.05? (どうしてみんな,未だにp=0.05を使うの?)

A: Because that's what they were taught in college or grad school. (だってみんなそう習ったからね)

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