機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 - きのこる庭
自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。 ● 前提 ・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。 ・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。 ・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。 ・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。 ・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、 – やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした – このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
SICP 第1章 Exercise 難易度リスト ( 1.1 ～ 1.45 ) - きのこる庭
< ご注意 > ・難易度に関しては完全に個人の主観となります。 参考までに僕個人のスペックを記載しておくと、高校2年の数2Bまで終わってるくらいのレベル感です。アカデミックな数学はパッパラパーです。 ・また、各Exerciseの難易度に関しては そのExerciseの所まで勉強した時点でのスキルセット・理解度を想定した難易度を書くようにしています( つまり、既に後の章も勉強して記述に慣れた状態での難易度ではないので、前の章の★3つと後の章の★3つのレベル感が大きく異なります )。 第1章 難易度リスト 第2章 難易度リスト 第3章 難易度リスト 第4章 難易度リスト 第5章 難易度リスト 1.1 プログラムの要素 1.1.6 条件式と述語 1.1 ★ (これまでの部分ちゃんと読んでればしゅんころ) 1.2 ★★ (見た目程怖くない.括弧の組み合わせに慣れるには良い問題) 1.3 ★★ (こ
【ノンプログラマ向け】プログラマの仕事内容を理解する(1) ～「テスト」という工程が必要な理由 | きのこる庭
前書き 「一緒に働いている以上、プログラマのことを理解して仕事をしたい」そう考えている企画・ディレクションの方は経験則的に少なくない。 ノンプログラマから見て、プログラマの仕事はイメージが湧きづらく、何故その工程にそこまでのコストをかける必要があるのかわからない事が多い。 プログラマは作業の必要性を説明してくれるかもしれないけれど、専門用語も多いしイマイチピンとこなかったりする。 ここで重要なのはまさに「イメージ」だと思う。すなわちイメージを提供するための良質なメタファーだと思う。メタファーが良質であれば より直感的に理解できる。 実際メタファーの力はバカにならない。「Chef」も「Jenkins」も それぞれ 統一的な世界観が学習者の直感的な理解を後押ししてくれる。 というわけで、今回から数回に分けて なるべく「技術的な話」をせずに イメージを想起しやすいストーリーを導入することで プロ
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