2016.07.08 
【2016/7/27開催】ICTを支える「考え方」シリーズ:S03 統計学・確率論・情報理論の考え方

ICTに携わるプロとして、ゆるぎない基礎固めをはじめましょう!(学生さんも参加OK!)
ICTを支える「考え方」シリーズ: S03 統計学・確率論・情報理論の考え方

みなさま、こんにちは。


 今回は、eLVの企画会社であるCRE-COが、今年の5月より開始しました新シリーズ、「ICTを支える『考え方』シリーズ」から、「S03 統計学・確率論・情報理論の考え方」です。


 「S03 統計学・確率論・情報理論の考え方」は、5月に、本シリーズの「S01 数学の考え方(圏論編)」、及び、「S02 心理学の考え方」にご参加された皆様より、未開催トピックの中から、最も多くリクエストいただいたトピックです(41票)。
 続いて「S08 論理学の考え方」(36票)、「S04 問題解決の考え方」(34票)となっています。ちなみに、実質1位は「S01 数学の考え方(圏論編)」で、再び開催が決定しています。ご参加くださった皆様、ありがとうございます!

 「ICTを支える『考え方』シリーズ」では、過去に開催しましたトピックも含め、同じトピックを複数回開催予定ですので、今回ご予定の合わない方は、次回の告知チェックをお願いいたします。
 本シリーズの各トピック(下記)は、個別に参加可能です。また、勉強部屋でのフォローも予定していますので、あわせてご参加ください。


ICTを支える「考え方」シリーズとは?

知性の真の姿は、知識ではなく、考えを組み立てる力です。 - Albert Einstein


 ICT業界のプロにとって、知らなくてもいい知識分野はありません。ICTに全く応用できない知識分野は、まずないからです。とはいえ、全てを知ることは、一生かけてもかないませんし、人の認知能力、記憶力には、限界があります。

 それでも、ICTに幅広く応用可能な、知性の習得方法は存在します。各分野の専門家とICTとのコラボによって、パターン化され、実証されてきた、この分野ではこう考えるのが基本という、「考え方」を身につけることです。

 無数の技術、製品やソリューションの表面だけを追いかけると疲れてしまいますが、その根底にある「考え方」を身につけると、複雑なICTの世界がシンプルにまとまり、未知や変化に対応する力が生まれ、関連の無いと思っていた知識が繋がり、新たな価値を見出すことさえあるでしょう。


 本シリーズは、専門分野の枠を超え、特にICTへの応用範囲の広い知識分野から、基本(重要)とされる「考え方」と、シンプルな応用例を厳選し、トピック別に参加可能な形で、無限の応用のきっかけとなる、「考えを組み立てる力」を、お持ち帰りいただくシリーズです。


シリーズ予定
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*各トピックは、複数回開催予定です。また、開催順や内容が変更になる可能性があります。


統計学・確率論・情報理論について

データが揃う前に推理をするのは、致命的な間違いだよ。事実に合う推理をせず、知らず知らずのうちに、推理に合うように、事実を捻じ曲げてしまうからね。 - Arthur Conan Doyle, Sherlock Holmes


 統計学、確率論、情報理論の根本にある考え方は、不確実性への対応です。その動機は、不確実な世界を、できる限り確実に捉えて安心したい、不確実な未来を、できる限り予測して安心したい、という人間の欲求です。この欲求を満たすための応用こそ、価値ある応用といえるでしょう。

 しかしながら、理論や指標を知っているだけでは、あまり役には立ちません。リーマンショック前の経済予測、最大震度予測、臨床効果予測など、多くの人々の生命、身体、財産に関わる分野でさえ、統計学、確率論を応用した、専門家の判断や予測が、けっこう外れています。また、安心できない(都合の悪い)結果を嫌い、意図するにしろ、しないにしろ、偏ったデータの選択や、結果の誘導が行われてしまうこともあります。

 一方で、品質管理や、マネーボールといった成功例を見ると、成功のポイントが、データ収集に、都合や偏見を持ち込まない姿勢、簡単なようで実は難しい、公正なデータの選定に、大きく依存することがわかります。データが偏れば、結果も偏る、ICTの専門家にとって必須の思考です。

 さて、統計学は、データを分類・整理したり、傾向や関連性を評価・分析したりする方法の研究分野であり、確率論は、不確実な事象の、確からしさを評価する、数学の理論です。そして、情報理論は、統計学、確率論に基づいた、情報の捉え方、伝え方、扱い方に関する理論です。

 統計学、確率論、情報理論について、それぞれの考え方を関連付け、まとめて理解しておくこと、そして、応用における失敗例、成功例から、その特性と限界を知っておくことは、現代のICTに関わる人々にとって、多くの場面で役に立つこと、間違いなしです。


開催概要

■ 日時:2016年7月27日(水曜)19:00-21:30(18:30開場)
■ 定員:30名
■ 会場:CO-CreationLABO
〒102-0093 東京都千代田区平河町1-4-3平河町伏見ビル2F
参加費:無料 ※受付時にお名刺を1枚ご用意願います。※各種ドリンク(有料)あり。
https://learningvesper.doorkeeper.jp/events/46938
↑お申し込みはこちらから!

対象者

      • 分野や規模を問わず、データの設計、収集、整理や分析に関わる方、関わりたい方、関わりそうな方。
      • データアナリスト、プログラマ(言語不問)、ソフトウェア・アーキテクト、もしくはそれらの仕事に関心のある方。
      • 「ICT関係者にとって、情報理論は基本だよね。」と言いたいけれど、自信の無い方。
      • 学生の方も参加OKです。
      • 都合が悪くなった場合、必ず早めにキャンセルをしていただける方(eLVでは毎回、定員を上回り多数のキャンセル待ちの方にご登録頂いております。できる限り同じ志を持った方々の機会損失を回避し、参加可能な方にとって有益な機会としたい!との理由に基づきます。直前でのキャンセルが続く場合、以後のお申込みをお断りすることもございますので、何卒ご理解、ご協力のほど、よろしくお願いいたします。)

内容(予定)

1 導入編
  統計学、確率論、情報理論、考え方のつながり
  変わりつつある「世界の捉え方」と、予測の考え方
  学習目標
2 基本編
  統計学、確率論、情報理論の、基本概念、指標と方法論
 (R、及び、Excelを用いたデモを予定しています。Rの知識は必要ありません。)
3 応用編
  統計学、確率論、情報理論をあわせた、意思決定プログラム例
  おまけ:シンプソンのパラドックス例
4 ディスカッション

キーワード(予定)

尺度、母集団、標本、範囲、平均値、中央値、最頻値、外れ値、偏差、平均偏差、分散、不偏分散、標準偏差、共分散、相関係数、四分位数、大数の法則、正規分布、箱ひげ図、事象、確率、期待値、相互独立事象、条件付き確率、情報量、エントロピー、条件付きエントロピー、特定条件付きエントロピー、インフォメーション・ゲイン、ID3アルゴリズム、メタアナリシス、シンプソンのパラドックス、帰納法とブラックスワン、リーマンショック、最大震度予測、マネーボール、品質管理、臨床試験、AI(Artificial Intelligence )とIA(Intelligence Amplifier )etc.

Timeスケジュール(仮)

時間内容
18:30 開場
19:00 - 21:00 本編(PPT+デモ形式)
21:00 - 21:10 休憩 & アンケート記入
21:10 - 21:30 (最長23:00までOK!) ディスカッション& 交流会 
※交流会参加者は¥300頂戴します。





ロゴ画像




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http://www.elv.tokyo/studyshare