コンピュータービジョンエンジニアのためのモデル評価入門：確率と統計
コンピュータビジョンモデルの評価に必要な確率と統計の基礎を習得し、モデルの性能を正確に分析し、データに基づいた意思決定を行うための実践的なスキルを身につけます。
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確率と統計の基礎：モデル評価のための土台
Unit 1: 確率の基本を学ぶ
確率って何？
条件付き確率と独立
ベイズの定理を使いこなす
Unit 2: 統計の基本を学ぶ
データの中心と広がり
確率分布の基礎
ガウス分布の力
Unit 3: モデル評価の落とし穴
統計的バイアスを避ける
過学習と未学習
モデル性能の統計的評価と意思決定
Unit 1: モデル評価の基本メトリクス
分類モデルの評価
ROC曲線とAUC
物体検出の評価
Unit 2: 統計的仮説検定の基礎
仮説検定の考え方
t検定で比較する
カイ二乗検定で比較する
Unit 3: 統計的推論と意思決定
信頼区間を理解する
p値と統計的有意性
