経理と機械学習

統計検定2級向けに役立ちそうな知識をメモ第1種の過誤、第2種の過誤、検出力YouTube統計チャンネル　統計 第1種の誤り,第2種の誤り,検出力【統計学の基礎】をまとめました。混同行列で整理します。仮説検定の判断Predicted\(H_0...

とんでもなく古いＪＴＣ経理勤務です。データに基づき、科学的に経営する、みたいなことをなにかしらできないかな、と夢想してたどり着いたのが統計学です。2022年10月統計検定2級合格！世のブログをみると3カ月とか4カ月で受かるらしいですが、かれ...

情報の縮約、次元削減のため、データのばらつきを、主成分により、低次元で情報をなるべく落とさずに、表現します。ポイント・主成分の分散最大化・主成分間の無相関化（直交化）相関行列から出発する方法多変量解析法入門 （ライブラリ新数学大系） 「第9...

上場会社で経理やってます。子会社の決算をチェックする仕事があるので、Pythonを使って指摘事項をいっぱい見つけることにチャレンジ中です。試行錯誤を書いていきます。エクセルとPythonプログラム言語は流行っているみたいなのでとりあえずPy...

決定木を業績説明に使いたい管理職として実務から離れてしまうと、今までのスキルがあまり必要とされなくなり、なんとなく寂しいものです。「ご説明」の仕事が増えたので、業績説明のスキルの引き出しを増やしたい。気軽に、サクッと決定木を資料のスキマにさ...

偏微分「5.6.1 Affineレイヤ」にアフィン変換の微分がでてきます。姿は見せますが、説明はされません。ゼロから作ってきましたが、この仕組みがわからないと理解度はゼロのままで終わってしまう気がします。そもそも文系経理には偏微分がわかりま...

ラムダ関数の話 loss_W=lambda W: self.loss(x,t)こんなラムダ関数がでてきます。loss_W=lambda W: self.loss(x,t)loss_Wの引数Wはloss(x,t)の引数となっていない？すると引...

文系経理の「ゼロから作るDeep Learning」コチラの記事は「ゼロから作るDeep Learning」（オライリー　斎藤康毅著）に文系経理の私が取り組んだメモの一部です。全体のメモ（まとめや愚痴？）はコチラ勾配の話2021.2.20金...

文系経理の機械学習の素人です「ゼロから作るDeep Learning」（オライリー　斎藤康毅著）に文系経理の私が取り組みました。エンジニアでもなく、理系でもなく、業務で数学（微分・線形代数・確率・統計などなど）に一切触れることなく過ごしてき...

経理側から機械学習を使ってみる自分は長く経理をやっていて、学生、社会人と、数学・統計・プログラムの素養はありません。『できたらいいこと』については経理実務の経験からそれなりにあるのですが、『仕組み』の部分は見様見真似でトライアンドエラーです...