定義やフレームワークを作ると、標準化が進む一方でそれに囚われて陳腐なアウトプットが出る確率もまた高くなるのもまた然り

スタートアップの ステージ毎の生存確率と生き残れない主な理由（5/n)シリーズB（生存確率50%) 生存できない理由 ・属人化排除/標準化/仕組み化ができない ・他の経営陣の成長が、CEOの成長に追いつかない ・守りのオペレーション（コーポレート/バック/ミドル）が弱い…

機械学習モデルの予測の論理はブラックボックスになるから、なんでこの予想にしたん？っていうことは答えてくれないので分類の予測結果を標準化することは、モデルの傾向、予測の論理の癖を掴むのには有効だと思うんだよね。けど、予測結果はそのまま確率として考えたほうがいいんだな～勉強になったわ

昨日授業で扱った標準化、あれめっちゃ凄いツールなんですよ。 ざっくり言うと、『数多ある確率分布を標準化することで、期待値が0、分散が1になるように規格化され、様々な解析が容易くなる！』 この例としてもっとも代表的なものが、任意の正規分布の標準化を行った標準正規分布での確率計算です。

返信先:@tarowaxそこまでトヨタが対策して販売すればコストダウンになりませんかね？ 標準化されたセキュリティだと破られる確率も上がっちゃいますか？？

#統計 上の意味での正規分布近似は大雑把には以下の意味。 期待値μと標準偏差σを持つ確率変数Xが従う分布が正規分布で近似されるとは、Xの標準化(X-μ)/σが従う分布が標準正規分布で近似されることである。 標準正規分布に従う確率変数Zと「任意の」関数fに関するE[f((X-μ)/σ)]≈E[f(Z)].

女性のオナラの匂いは好き 男性のオナラの臭いは嫌い どちらか分からない臭いの場合は男と断定し嗅がない選択をして生きてきた つまり確率的に50%の好機を捨ててきた歴史でもある 女性のみに含まれる匂い成分などを自身の鼻のみで特定できる技術やコツを標準化できたら界隈の神に近づけるのになぁ

返信先:@AhorhythmH他3人相違ありません。ひろゆきの発言を正確に言い直すなら、「日本人の全国模試等の大規模なテストにおける得点の分布が正規分布に従うと仮定した時、日本人の半数未満は、正規分布N(50,10^2)に標準化した確率密度関数の下側50%点より低い(偏差値50未満)」とでもなるでしょうか。。

返信先:@AhorhythmH他3人完全な正規分布型にならないのはこれが記述統計だからです。この図を見るに、分布の上部が千切れているため平均値と偏差値が意味合い的に一致しないのは必然です。ですが、偏差値の意味合いとして、正規分布N(50,10^2)に標準化した場合の確率密度関数の下側50%点が平均50に一致するという意味で

返信先:@hirox246偏差値は50に平均が来るように、標準偏差が10になるように標準化された値です。 よって、中央値、最頻値異なるから云々言っている人は普通に間違ってます。 揚げ足取りをするのもそうですが、信仰的に人の意見を聞くのはどうなんですかね。 AIが確率や統計ってのも知らないんだろうなぁ。。

画像生成する際に定点観測してたんですが、正確になる確率かなり上がりました！来年のバナー作成のトレンドはプロンプトによる静止画デザイン自由自在か、はたまた動画が標準化されるのか？ pic.twitter.com/JV7K9gj0l4