線形代数を学ぶ理由 - Qiita
はじめに 少し前(2019年4月頃)に、「AI人材」という言葉がニュースを賑わせていました。「現在流行っているディープラーニングその他を使いこなせる人材」くらいの意味だと思いますが、こういうバズワードの例の漏れず、人によって意味が異なるようです。併せて「AI人材のために線形代数の教育をどうするか」ということも話題になっています。 線形代数という学問は、本来は極めて広く、かつ強力な分野ですが、とりあえずは「行列とベクトルの性質を調べる学問」と思っておけば良いです。理工系の大学生は、まず基礎解析とともに線形代数を学ぶと思います。そして、何に使うのかわからないまま「固有値」や「行列式」などの概念が出てきて、例えば試験で3行3列の行列の固有値、固有ベクトルを求め、4行4列の行列の行列式を求めたりしてイヤになって、そのまま身につかずに卒業してしまい、後で必要になって後悔する人が出てきたりします(例え
【講演】『大人が数学を学び直すには』 - 永野裕之のBlog
講演のご依頼をお受けします。 小・中・高の同級生が経営する株式会社Tスポットの社員さんに向けて、『大人が数学を学び直すには』というテーマで講演をさせていただきました。 講演で使ったスライドの一部をご紹介します。 料理に喩えるなら、「数学者になる」というのは一流店のコックになるようなものです。このレベルに達するには才能が必要でしょう。対して、「大学入試を突破する」や「仕事や生活に（数学を）活かす」というのは、冷蔵庫の残り物でパッと美味しいものを作ってしまうというレベルです。これは、最初から簡単にできることではないかもしれませんが、素材についての確かな知識を持ち、調理法についてその意味が分かりさえすれば、誰にでも到達できるレベルです。 《参考》 日本数学検定協会の会長やNHK高校講座「数学基礎」の講師も務められた秋山仁先生の著作『数学に恋したくなる話 』の中から「理系大学進学に必要な４つの能力
初心者用 畳み込み（たたみこみ）解説
理工系の大学や高専で学ぶ皆さんが だいたい20才くらいになると直面する「たたみこみ」。 特に、 電気回路が必修になっているようなところでは 避けて通れないものです。 さっぱりわからず、 ネットで探せば何かないかなと思ったのに、 いきなり 「合成積とは ∫ot f(t-τ) g(τ) dτ 」 とか出てきちゃって嫌になってる皆さん。 嫌になってる理由は、 「やれといわれればやるけれど、 何を表してるのか意味分からない」 とか 「f(t-τ) の t-τ が なんで出てくるのか納得できない」 とかではありませんか。 基本思想を以下に説明するので、今学期 最後のチャンスと思って理解してください。
今すぐブラウザ上で本格的な数式やグラフまで描くことが可能なオンライン数式エディタ「Mathcha」 - GIGAZINE
分数や関数など、本格的な数学で使われる数式を描画する際には、数式に特化した組版処理システムであるLaTeXがよく使われていますが、オンライン数式エディタの「Mathcha」はLaTeXと同等の機能をブラウザからアクセスするだけで今すぐ誰でも利用することができ、しかも作成した数式や文書はネット上でシェアしたり、PDFファイルとして書き出したりすることが可能です。 Mathcha - Powerful Online Math Editor - Fast Inputting, Diagram Drawing, Easy Sharing https://www.mathcha.io/ Mathchaは本格的な数式やグラフを作成し、さらにはテキストを挿入して説明文や注釈を入れることが可能なツール。この画面は英語で作成されていますが、日本語を入力することも可能です。 また、以下のような図形を作ることが
文系エンジニアが機械学習に入門するために小学校の算数から高校数学までを一気に復習してみました。 - Qiita
※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
AIアプリ『mathpix』は微分積分・極限値とグラフを手書きから自動計算する | Ledge.ai
おはようございます、イイノです。 ディープラーニング技術を用いた画像認識や文字認識の話題って、毎日のように出てきますよね。いろいろな分野での応用が期待されていますし、既に実用化された事例も多い。 実例を調べていると、予想もしなかった分野・用途で使われていて、驚くことがあります。 この記事ではディープラーニングを数学の文字認識に応用した例を紹介してみます。 世界初の数学用文字認識ツール？？ mathpixは「数式をスマホで撮影すると答えを返してくれる」というアプリ。それだけ聞くとシンプルに思える仕様なんですが、他にも多くの機能があり 撮影した数式のグラフ解き方関連する微分値や積分値、極限値なども撮影しただけで同時に出力されちゃう。という、たまらない人にはたまらないアプリなんです。数学が苦手な人だけでなく、数式をよく使うって人にも嬉しい機能が詰まっていると言えそう。特に「微分値や積分値、極限値
画像処理の数式を見て石になった時のための、金の針 - Qiita
画像処理は難しい。 Instagramのキレイなフィルタ、GoogleのPhoto Sphere、そうしたサービスを見て画像は面白そうだ！と心躍らせて開いた画像処理の本。そこに山と羅列される数式を前に石化せざるを得なかった俺たちが、耳にささやかれる「難しいことはOpenCVがやってくれるわ。そうでしょ？」という声に身をゆだねる以外に何ができただろう。 本稿は石化せざるを得なかったあの頃を克服し、OpenCVを使いながらも基礎的な理論を理解したいと願う方へ、その道筋(アイテム的には金の針)を示すものになればと思います。 扱う範囲としては、あらゆる処理の基礎となる「画像の特徴点検出」を対象とします(実践 コンピュータビジョンの2章に相当)。なお、本記事自体、初心者である私が理解しながら書いているため、上級画像処理冒険者の方は誤りなどあれば指摘していただければ幸いです。 画像の特徴点とは 人間が
δ-ε論法 【大学数学 １から理解する最短ルート】｜IT勉強会ならTECH PLAY［テックプレイ］
IT業界で第一線を走る数学博士が初学者にわかるように丁寧に解説します。 講義予定のトピック ＜こんなことを学びます＞ 講義予定のトピック １日目 前半 集合論とロジック 集合に使われる “∀”, "∃"などの数学的記号に慣れて頂きます。 大学数学は“∀”, "∃"を使った言語です。使い方に慣れてもらいます。 後半 デルタ・イプシロン論法 習った数学的記号使って実際に簡単な証明してみましょう！ 極限limitのおはなし “∀”, "∃"を使った微分の証明をします。微分の大学レベルの理解をしましょう。"∀", "∃"を使った証明を一緒にします。 ２日目 前半 limitと微分の復習 一日目の難しかったところを復習します。 距離の話と証明 機械学習でいうとSVMやクラスター分析に使われている距離 情報系の本を読んでいるといたるところに距離という言葉が出てきます。 そもそも距離ってなんだろう？ 距
三角関数は何故重要か : 続・ユビキタスの街角
三角関数なんか勉強してもしょうがないみたいな発言が問題になったことがあったが、 では何故学ぶ必要があるのか人に聞いてみても明確に答えてもらえることが少ない。 三角関数をよく使う人は「なんとなくいろいろ便利じゃない?」ぐらいに思ってるようだし、 ふだん使わない人は 高校で「加法定理」みたいなものを覚えさせられたために 面倒な割に不要なものだと印象づけられている気がする。 私の理解では、三角関数が重要なのは 振動や回転の理解や計算に必要 だからである。 世の中に振動するものや回転するものは無限にある。 力を加えたら反発するような性質をもつものは沢山あるが、 そこでは必ず振動や波が発生する。 実際、音も光も電気も振子も何でも波であり、三角関数で計算できる。 「幅1mのドアを半分開けたら何センチ飛び出すか」のような簡単なものから 3次元コンピュータグラフィクスのような複雑なものまで、 回転するもの
99.99%の人間は人工知能を専門にするのはやめたほうがいい - ふろむだ＠分裂勘違い君劇場
清水亮氏が 「いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材」 「いま大学三年生の人がいたら、文系だろうが理系だろうが、とにかく今すぐAIの研究を始めたほうがいい。」 と主張しておられる。 たしかに、今後数年～十数年で、人工知能技術はありとあらゆるビジネスに入り込み、多くの職場で、それを使いこなせないと日常の業務が回らなくなっていくと思います。 ただし、就職面接で「人工知能を使いこなすスキルがあります！」とアピールするのは、「エクセルを使いこなすスキルがあります！」とアピールするのと同じ意味合いを持つようになっていくと思います。 人工知能テクノロジーを使いこなすスキル自体は、ウリにならなくなっていくんです。 その理由は、次のとおり： (1)人工知能のツールやライブラリがどんどん高機能かつ使いやすくなっていく。 (2)人工知能技術を簡単にマスターできる優れた入門書がどんどん出てくる。 (
【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita
線形代数に固有値という概念が出てきます。最初はイメージしにくいのでは、と思うのですが重要な概念かつ、統計学でも頻繁に利用されるので、これもこの可視化シリーズとしてアニメーショングラフを書いて説明することを試みたいと思います。 このようなグラフの意味を読み解いていきます。 1.固有値・固有ベクトルとは？ まず、固有値・固有ベクトルとはなんぞや。数式で表すと下記のことです。 ${\bf x}\neq {\bf 0}$の${\bf x}$で、行列Aをかけると、長さが$\lambda$倍になるような${\bf x}$の事を固有ベクトル, $\lambda$を固有値と言います。 知らない人は？？？で、これだけではよくわからないですね。 早速、グラフィカルな説明も交えて説明していきたいと思います。 2.行列Aによる線形変換 固有値・固有ベクトルの説明の前に、行列による線形変換について取り上げます。 例
もう一度中高からやり直したい人向け、無料のおすすめ「数学学習サイト」7選
先日、数学検定の2級（高校2年生レベル）に小学1年生が合格したというニュースが世間をにぎわせました。SNS上での反応を見ていると、「オレより賢い……」「学生時代は得意科目だったけど、今じゃ全部忘れてるわ」といった反応も。 そこで今回は、中学～高校レベルの数学を無料で自習できるWeb教材サイトをご紹介します。一口にWeb教材サイトと言っても各種存在しているのですが、ここでは、 勉強法や参考書のデータベースなどではなく、実際に学習できる 問題集や公式集ではなく、文章や図による「解説」「考え方」が掲載されている 学年別や分野別など、順を追ってジャンルごとに情報が整理されている という点を重視してピックアップしています。年末年始の空き時間に「いっちょやってみるか……！」という皆さん、ぜひお試しください。 中学数学 中学校数学・学習サイト（各単元の要点） 中学1年～3年で学ぶ範囲が分野ごとに網羅され
ハンバーガー統計学にようこそ！
｜向後研究室ホームへ｜次へ→ ハンバーガーショップで学ぶ 楽しい統計学 ──平均から分散分析まで── Web独習教材「ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学《にようこそ！ この教材は、実際に大学の授業で使用したものです。それを一般公開しますので、どうぞお役立てください。 下のメニューに従って１章から７章まで順番に学習していくと、平均から分散分析までを習得することができます。大学の卒業論文レベルで使う統計学として、きっと役立つことでしょう。なお、相関（相関から因子分析まで）については、姉妹編の「アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学《が公開されています。 さあ、がんばって進めていきましょう。 教材メニュー
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