AI・機械学習 構音障害への応用を見据えた、フォルマント分析の要点まとめ
声の“中身”を覗くための下調べメモ
構音障害のリハビリに役立つかもしれない――。そんな思いからフォルマント分析アプリを試作した前回の記事では、「声を可視化する仕組み」に主眼を置いて紹介しました。
今回は、その過程で自分なりに調...
こんどう
AI・機械学習 
リハビリTech（電子工作・アプリ） 構音障害のリハビリに役立つ？フォルマント分析アプリでリアルタイムに声を可視化
はじめに ― なぜフォルマント分析に挑戦したのか？
理学療法士として日々の臨床に関わる中で、歩行や立ち上がりといった動作の評価は、速度や関節角度といった「物理量」で比較的客観的に評価できる場面が多いと感じています。たとえば、転倒＝失...
AI・機械学習 “ポチョムキン理解”って何!?響きが癖になるデータサイエンス用語5選。意味・由来・活用シーンも解説
はじめに
データサイエンスや統計学を勉強していると、**「なんだこの響き…？」**という独特な言葉に出会うことがあります。
「ポチョムキン理解」「マハラノビス距離」「バリマックス回転」…一見すると難しそうですが、ちょっとした由...
AI・機械学習 Python×Streamlit Cloudで機械学習Webアプリを作って公開する方法｜GitHub & Streamlit Cloud活用ガイド
はじめに
ローカルでStreamlitアプリを動かしたことはありますか？
例えば、研究データの可視化アプリや簡易予測モデルのデモを作るときに便利ですよね。
でも、こんなことを思ったことはありませんか？
チ...
JASP 【たった30秒】初心者でもできる！JASPで1標本ｔ検定＋効果量・95％信頼区間・グラフ描画！
今回やってみる内容
今回は、無料の統計ソフト「JASP」を使って、
1標本ｔ検定をたった30秒で実行し、さらに効果量・95％信頼区間・グラフ描画まで一気に行う方法を紹介します！
また、検定結果やグラフを外部出力する方法も...
AI・機械学習 MAEやAccuracyだけでAIを信用するのは危険！医療AI予測モデル導入前に確認すべきこと
はじめに
以前の記事で、回帰モデルや分類モデルの評価指標として、MSE（平均平方法誤差）・MAE（平均絶対誤差）やAccuracy（正解率）、ROC-AUCなどの指標をご紹介しました。
しかし、これらの数値だけで「この予測モデ...
AI・機械学習 分類モデルの評価指標を図解で解説｜Accuracy・Recall・ROC・AUCの違いとは？
近年、医療の世界でも「機械学習」や「予測モデル」の活用が注目されています。たとえば、患者の転倒リスク、疾患のスクリーニング、退院時の自立度などを予測するモデルが登場し、学会や論文で頻繁に紹介されるようになってきました。
しかし、こう...
リハビリTech（電子工作・アプリ） 【コード量とUIデザインで比較】Streamlit vs Tkinter：機械学習GUIアプリ開発はどっちがベスト？
機械学習モデルを「使える」形に！Streamlitでアプリ化のススメ
モデルを構築し、素晴らしい予測性能を達成したとき、次に考えるのは「このモデルをどうやってみんなに使ってもらうか？」ではないでしょうか。
以前の記事では、機械...
AI・機械学習 MAE・MSEの違いと使い分けを図解で解説｜回帰モデルの評価指標まとめ【初心者向け】
機械学習やディープラーニングを利用した予測モデルの利用が一般的になってきています。売り上げ予測や在庫管理など、将来が高精度に予測できると良い場面はたくさんあります。医療分野でも、近年は予測モデルを活用する場面が増えてきました。学会やジャー...
統計用語・概念解説 【初心者向け】t検定の種類と使い分けをやさしく解説！
はじめに
「t検定ってよく聞くけど、種類が多くて混乱する…」そんな経験はありませんか？
t検定には「対応のあるt検定」「対応のないt検定」「一標本t検定」など、いろいろな呼び名があり、初心者にはわかりづらいのが実情です。この記...