機械学習案件に携わってきてどんな理論的トピックを扱ってきたかTL;DR 機械学習を仕事で使う人はどんな理論的内容を扱っているのか コードは GitHub にあるし研究は論文になるが、実業務で必要な理論的トピックに関してはなかなか目にする機会がない 自分がこれまでどんなことをしてきたのかを簡単にまとめてみた 以前 機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか という記事を書いた。 これに関して知人と話している時に「ある程度知っている人がこれだけやれば十分みたいな話をするのは不適切じゃないか」という感じの話をした。 何が不適切かというのは色々な解釈がある。 ここでは、ある対象に関してそれなりに知っている人が考える「これで十分」というのは、暗黙の前提や関連事項の理解があったりして、表面に出てくるのはほんの一部を聞いてもそこまで役に立たない、という点を挙げておく。 これは結構広く成り立つことだろう。 まあそれ自体はそれでいいし、表面に出てくる
