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
統計、機械学習の勉強で使いやすい生データをダウンロードできるリンク集 - Qiita
はじめに 統計、機械学習が流行しているので、勉強したいと考えている人が多いと思います。 が、しかし、実際に手を動かすためには、データがないと難しく勉強は困難です。 PRMLとか読んでも、実務で使えそうなイメージは湧きません。 そこで、生データをダウンロードできるリンク集を作ってみました。 見つけ次第増やしていきます。 過去の気象データ検索 by 気象庁 http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php 気象に関する情報のデータベースです。 条件を色々入れると、CSVを生成してくれます。 データ容量制限がありますが、いろいろ使えそうです。 人体寸法データベース by 産総研 https://www.dh.aist.go.jp/database/91-92/ 身体のいろんな場所の寸法に関するデータベースです。 足のサイズとか、顔の大きさとかの
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
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