AI・機械学習 Python初心者はいきなりインストール不要｜Google Colabを勧める理由
Pythonを始めるなら、いきなりインストールする必要はありません。Google Colabを使えば環境構築なしでPythonを実行でき、機械学習やAIも手軽に始められます。VS Code、Anaconda、Kaggleとの違いや注意点も紹介します。
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JASP 【たった50秒】JASPでベイズ統計の線形回帰分析+BF+事後分布R2 +残差プロット描画
今回は、ベイズ統計による線形回帰分析（Multiple Regression）に挑戦してみましょう。JASPを使えば、たった50秒で以下の分析項目を一気に実行できます！この記事では複数の要因が、ある結果とどの程度関連しているかを探索する、...
AI・機械学習 Grad-CAMとは？仕組みをわかりやすく解説｜胸部X線AIで見る判断根拠の可視化と限界
Grad-CAMとは何かを初心者向けに解説します。CAMとの違い、勾配を使った仕組み、胸部X線肺炎判定AIの実例、誤判定例、Grad-CAMの限界まで図を交えてわかりやすく紹介します。
統計用語・概念解説 ベイズt検定とは？BF、事前・事後分布、尤度まで図解でやさしく解説
ベイズt検定の仕組みを、事前分布・尤度・事後分布の関係からわかりやすく解説。BF（ベイズファクター）や95%信用区間、頻度論のt検定との違いも図解で紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】たった50秒 ベイズ推定の相関分析+相関行列+BFの頑健性プロット
JASPを使ったベイズ推定による相関分析のやり方を画像付きで解説。ベイズファクター（BF）、相関行列、事前・事後分布、BFの頑健性プロットの出力方法から、結果の保存、APA・BARGに沿った論文・学会での記載例まで紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】たった40秒 JASPで対応のあるｔ検定+BFの頑健性プロット+記述統計
JASPを使ったベイズ推定による対応のあるt検定のやり方を初心者向けに解説。データセットの構成、事前・事後分布、頑健性チェック、記述統計量、論文・学会で使える記載例まで紹介します。
JASP 【JASPでベイズ】対応のないｔ検定+BFの頑健性プロット+記述統計
【JASPでベイズ】たった40秒 JASPで対応のないｔ検定+事前・事後分布プロット+BFの頑健性プロット+記述統計
この記事の内容
この記事では無料の統計ソフト「JASP」を使用して、ベイズ推定による対応のないｔ検定を実行し...
AI・機械学習 SHAP Dependence Plotとは？読み方・交互作用・Summary Plotとの違いをわかりやすく解説
SHAP Dependence Plot（依存プロット）の読み方を初心者向けに解説します。特徴量の値とSHAP値の関係、交互作用の見方、Summary Plotとの違い、統計モデルとの比較、SHAP interaction valuesまで図を使ってわかりやすく説明します。
AI・機械学習 SHAP値（summary plot/Beeswarm plot）の見方をわかりやすく解説｜機械学習モデルを解釈する方法
SHAP summary plot（Beeswarm plot）の読み方を初心者向けに解説。SHAP値の大きさ・方向・色の意味、Bar plotとの違い、機械学習モデルの解釈方法を紹介します。
AI・機械学習 SHAP値(Waterfall plot,Force plot)の見方をわかりやすく解説｜機械学習モデルの予測理由を読み解く
SHAP値の見方・解釈方法を初心者向けに解説。Waterfall plotとForce plotを使って、機械学習モデルがなぜその予測をしたのか読み解く方法を紹介します。