統計学・確率論・情報理論の考え方は、ICT分野のみならず、ほぼ全ての学問分野、ビジネス分野で必須の考え方であり、その重要性が低下することは無いでしょう。統計学・確率論・情報理論、それぞれの分野の知識を別々に得るのではなく、3つの分野の考え方を関連付け、頭の中でニューロンをつなげ、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。

なお、5月24日（水）開催予定の、「S02 心理学の考え方」とあわせてご参加いただくと、確率・統計と、現実の不確実性との関係が、より深く、理解いただけるかと思います。

「ICTを支える『考え方』シリーズ」の各トピックは、おかげさまで、参加者の皆様にご好評いただいており、今後も随時開催予定です。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。


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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を支える『考え方』シリーズ」のページ：http://www.elv.tokyo/mindsets では、シリーズ全体の解説、各トピックの解説と勉強会資料、ならびに、参加者の皆様の声をお届けしていますので、ぜひ、ご参照ください。本シリーズでは、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あり、各トピックは、個別に参加可能です。

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、この三者を生かせるかどうかは、使い方次第です。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、統計学、確率論を応用した専門家の判断や予測は、けっこう外れています。専門的であるということが、志向や都合の偏りである可能性を考慮しないと、AI、MLといった技術が、妄想マシン、詐欺マシンを作り出してしまいます。

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、因果関係を見据えた、公正なデータ選定が、重要だとわかります。入力が偏れば、出力も偏る、ICTの専門家に、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、統計学と確率論に基づいた、情報の捉え方、伝え方、扱い方に関する理論です。

統計・確率の考え方は、ICT分野のみならず、ほぼ全ての学問分野、ビジネス分野で必須の考え方であり、その重要性が低下することは無いでしょう。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：2017年5月17日（水曜）19:00-21:30（18:30開場）
■ 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
　　　※お席は先着順にご案内しております。ご来場が遅くなった場合、パイプ椅子のお席になる可能性があること、ご了承下さい。
■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。

■対象者

・分野や規模を問わず、データの分析や設計に関わりたい方、関わりそうな方。
・データの分析と推測手法、その特性と限界を、根拠をもって説明できるようになりたい方。
・統計学、確率論、及び、情報理論を、個別の知識ではなく、関連した考え方として、頭の中のニューロンをつなげたい方。
・R言語を使ってみたい方。
　（言語の講習ではありませんが、デモを多用していますので、感覚がつかめると思います。）
・学生の方も参加ＯＫです。
・専門的な勉強をする前に、統計、確率、及び、情報理論の考え方を知っておきたい方。
・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
　　判断、人工知能、自律自動車、I, Robot、AIとIA
　　学習、かわりつつある世界の捉え方
　　不確実性、ICT システムと不確実性、不確実性への対応
　　学習目標
2 基本編
　　確率論の考え方
　　統計学の考え方（応用上の注意点を含む）
　　情報理論の考え方
3 応用編
　　意思決定とインフォメーション・ゲイン
4 ディスカッション

■キーワード（予定）

確率論、統計学、情報理論、確率空間と公理、事象、確率、確率変数、確率測度、期待値、相互独立事象、条件付き確率、ベイズの定理、尺度水準、母集団、標本、記述統計、推測統計、平均値、中央値、最頻値、外れ値、四分位数、偏差、平均偏差、分散、不偏分散、標準偏差、共分散、相関係数、疑似相関、潜伏変数、確率分布、大数の法則、中心極限定理、正規分布、箱ひげ図、離散確率変数、確率質量関数、連続確率変数、確率密度関数、統計モデル、線形回帰、統計的仮説検定、カオス理論、情報量、エントロピー、同時エントロピー、条件付きエントロピー、特定条件付きエントロピー、相互情報量、カルバック・ライブラー情報量、インフォメーション・ゲイン、ID3アルゴリズム、ブラックスワン、マネーボール、詐欺科学と統計、AI（Artificial Intelligence ）とIA（Intelligence Amplifier ）etc.

■Timeスケジュール(予定)

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