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
「瞬間英作文」で話す力を上達させる効率的なやり方とポイント
僕はこの緑のシャッフルトレーニングを使いました。 文法項目がバラバラに載っているので応用力を鍛えるのに効果的なんです。 もし「難しい！」と思う方は基本的な中学英文をまとめた青い瞬間英作文の本にしてみてください。 この本を使って、こんな感じで独自のやり方で進めました。 1ページ10個の例文10ページで100個ごとに区切る あえて時間を空ける、休憩する 分からないことに時間をかけない 歩きながらやる ページの初めに周回数を記録する 次項から一つずつポイントを具体的に紹介していきます。 【やり方1】1ページ10個の例文を10ページ100個ごとに区切る スラスラ話すための瞬間英作文シャッフルトレーニングはパート1、パート2で合計1000個の例文が用意されています。 これだけの量を「さぁやるぞ！」と1から瞬間英作文をやっても、確実に意気消沈するのは目に見えてます。（僕はそれで一回ムリってなりました）
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