1. 機械学習に必要な数学の基礎 — メディカルAI専門コース オンライン講義資料 ドキュメント1. 機械学習に必要な数学の基礎¶ 本章では，ディープラーニングを含めた機械学習に必要な数学の基礎である「微分」「線形代数」「確率・統計」の3つについて，簡潔に紹介していきます． 1.1. 機械学習とは¶ 機械学習は，コンピュータがデータから学習することで，そのデータに含まれる規則や判断基準などのパターンを抽出する関数を獲得し，その関数を用いて新たなデータについて予測を行う手法です．機械学習技術は現在では，画像認識，音声認識，文書分類，医療診断，迷惑メール検知，商品推薦など，幅広い分野に応用されています． ここで，学習によって獲得される関数（ モデルともよばれます ）は多くの場合 パラメータ によって特徴づけられており，パラメータを決めればその関数の挙動が決まります．最も単純な例として直線の関数を考えると，これは傾き\(a\)と切点\(b\)の２つのパラメータで特徴づけられ，\(f(x;
