機械学習の基礎知識としての数学 - learning.ikeay.net
私がAI（人工知能）や機械学習って難しいナーと感じるところは、数学の前提知識がある程度必要なところです。 GoogleからTensorflowが出たときに、私もいっちょやってみるかなんて思ったのですが、参考にした記事もなかなか難しくてあんまり理解できなかったのを覚えてます。途中まで理解出来てたのに、急に数式が出てきて「なるほどわからん！」ってなることが多かったですね。 「というかエンジニアなのに数学苦手なのｗ」とビックリされる方もいらっしゃると思いますが、エンジニアっつったって、今の御時世理系出身エンジニアばかりじゃないんです。でもエンジニア女子やってると自動でリケジョ扱いされるから面白いですね。 当面の目標としては、AIの中でも機械学習を学んでいきたいので（DeepLearningできるようになりたい！）、あると嬉しい数学の知識としては以下です。 線形代数 確率・統計 微分・積分 AIの
機械学習ってなんだろう - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 前回は人工知能とはなんぞやということに触れたので、今回は機械学習について学んだことをざっくりまとめます。 learning.ikeay.net 機械学習とは、ざっくりいうと何かを学習して何かを予測すること。最近流行ってるDeepLearningというやつも機械学習の一種です。 機械学習の種類は、大きく３つに分けられます。 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 教師あり学習とは？ 教師あり学習は、学校のテスト勉強に似ています。問題集を解いて学習してからテストに挑む。これが教師あり学習です。教師といいつつリアル教師は出てこないですが… 問題と答え（機械学習ではこの答えのことを「ラベル」と呼びます）のセットから傾向を学習し、新しいデータがどこに分類されるか予測をします。 教師あり学習の中でも、だいたい分類問題と回帰問題に分けられます。 分類問題 こういうデータは
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
