ちょうどいい数学– category –
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AIにデータ分析を丸投げして大丈夫? 〜 確率と確定の違いから見る
ある日の職場での話 先日、職場であった話です。 Excelにまとめた時系列の業務データを分析して、レポートにまとめることになり、そこでこんな会話がありました。 「これ、ChatGPTにデータそのまま食わせたら、いい感じにやってくれるんじゃないの?」 で... -
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ベイズ推論がわかると、モンティ・ホール問題がスッと腑に落ちる
数学者でも間違えた「あの問題」 3つの扉があって、1つだけ当たり(車)、残り2つは外れ(ヤギ)。あなたが扉を1つ選んだあと、司会者が残りの扉のうち1つを開けて「これは外れですよ」と教えてくれます。そして、こう聞かれるんです。 「最初に選んだ扉の... -
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プロンプトで精度が変わるのはなぜ?〜ベイズ推論で見る「確率空間の誘導」という視点〜
「プロンプトのコツ」だと思っていた頃の見え方 「プロンプトを工夫すると、AIの精度が上がる」 これ、生成AIを使っている人なら誰でも経験してますよね? たとえば、「レポートを書いて」とだけ頼むと、なんだか的外れな長文が返ってくるのに、「高校生向... -
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「AIが間違える確率は?」を聞いて安心してはいけない理由〜精度90%の罠とは?〜
「90%オフ」と「正解率90%」、なぜ印象が違うんだろう スーパーで「90%オフ」って書いてあったら、すごくお得に感じますよね。 でも、お医者さんに「この病気の診断、正解率90%です」って言われたら、ちょっと不安になりませんか? 同じ「90%」なのに、受... -
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生成AIの正体は「関数近似マシン」だった〜スケーリング則で理解する、大きいほど賢い理由〜
生成AIの正体は「関数」である 関数とは「入力→出力の箱」 中学校で習った y = 2x + 3 のような式を覚えていますか?x にある値を入れると、y が1つ返ってくる。 これが関数です。もっとシンプルに言えば、「何かを入れたら、何かが出てくる箱」のことです...
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