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講 座 ご 案 内 当教室より受講生の皆様へ ★９月のフリータイムは ３日（水）･１０日（水） １７日(水)・２４日（水） 時間は１６：００〜１７：００ ご自由に出席可！

「私の作品」

写真鑑賞　 シリーズＮＯ．９

☆★知識その５：「ベイズの定理」☆ 　先日古い新聞（朝日新聞）を片付けていて面白い記事を見つけました。 確率論「ペイズの定理」です。 かなり注目されているのでご存知の方も多いと思いますが １７０２年頃のロンドンで生まれた長老派教会の牧師で アマチュア数学者トーマス・ベイズのことです。 その理論が約３００年後に情報処理の土台として応用されています。 普通の統計学では、データがないから扱えない。でもベイズの統計学では、 さまざまな経験や見通しを交え確率分布でこのくらいからこのくらいの間と 「だいたい」のことで結果から原因を推定する確率論です。 現実には一通りしかない物に確率分布があるのはおかしい、 化学的態度ではないと批判されて統計学の歴史では、 長く異端とされてきたそうです。 でもこの定理に基づく迷惑メールの判別フィルターの 技術導入は、大歓迎です。 日本で最初にこれを導入したのは「ニフティ」だそうです。 例えば、「援助交際」という言葉あれば８５％迷惑メール と考える方法です。 数日間受信メールを開いていないと数百通の迷惑メールで うんざりという方も結構多いのではないでしょうか。 本当に削除にかける時間がもったいない(>_<)　 「とりあえず」原因を確率的に推測すれば、結果がある程度 予測できるということです。 個人が機械に合わせるのではなくシステムが学習して個人に 合わせる。単なるデータが確率のモデル化されて知識として 循環し、再利用できることでいろんな場面で役に立つ。 部下は上司の顔色を見て「怒った表情に見えるが、 あの程度なら７割がた機嫌がいい」といった推測を日々して 毎日予想をし経験を積み学習してよりよい判断をする そのものがベイズの考えかた。 現在コンピュータＣＰＵの向上でネット上に膨大なデータが 蓄積されている。このデータを瞬時にモデル化して確率計算をし 予測することが可能になったことで、ＩＴ企業や気象予測、 いろんな分野でいろんなサービスを実現する為の土台理論として 注目され、応用されているのです。

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