機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 - きのこる庭
自分と同じようなバックグラウンドで「機械学習周辺の数学まわりの勉強をしたい」という人の助けに少しでもなれればと思い、半年間の勉強の軌跡を公開することにした。 ● 前提 ・数学の勉強と言える勉強は高校数学で言う所の数II・Bまでしかやってこなかった。 ・数学が超得意だったかというとそういうわけではなく、まあ普通なライン。 ・大学は情報系で文理一緒だけど、正直大学数学らしい数学はあまりやってこなかった。 ・社会人になって以来ずっと数学コンプレックスで「大学の時もっと理系の勉強をしておけばよかった」と後悔する日々だった。 ・「とにかくツールとか沢山触りまくって慣れた方が良い」という意見も沢山頂いていたのだけど、 – やはり専門の文献を読むとブワーッと数式が出て来て「うっ」となる自分が情けなく感じる経験をした – このまま勉強しないで年をとった後に「あの時やっておけば」という後悔はしたくなかった
【ノンプログラマ向け】プログラマの仕事内容を理解する(1) ～「テスト」という工程が必要な理由 | きのこる庭
前書き 「一緒に働いている以上、プログラマのことを理解して仕事をしたい」そう考えている企画・ディレクションの方は経験則的に少なくない。 ノンプログラマから見て、プログラマの仕事はイメージが湧きづらく、何故その工程にそこまでのコストをかける必要があるのかわからない事が多い。 プログラマは作業の必要性を説明してくれるかもしれないけれど、専門用語も多いしイマイチピンとこなかったりする。 ここで重要なのはまさに「イメージ」だと思う。すなわちイメージを提供するための良質なメタファーだと思う。メタファーが良質であれば より直感的に理解できる。 実際メタファーの力はバカにならない。「Chef」も「Jenkins」も それぞれ 統一的な世界観が学習者の直感的な理解を後押ししてくれる。 というわけで、今回から数回に分けて なるべく「技術的な話」をせずに イメージを想起しやすいストーリーを導入することで プロ
『計算機プログラムの構造と解釈』(SICP)を読み終えて - きのこる庭
ようやくSICPが終わった。念願の夢の1つを叶えた。「ポインタを理解する」「コンパイラをつくる」とかから始まり 今年に入って 技術者として個人的にやりたかった事を3つ実現できた。良い調子。 サムネは記念にマッカーシー先生(再使用が許可された画像)。 完了までの期間 3.5ヵ月程度。平日は帰社後に2～3時間ほど、毎週土日はSICPに費やした。 学んだこと・できるようになったこと 1. より抽象的に物事の仕組みが考えられるようになった。 (「言語」という制約されたドメインを取っ払って純粋に実装について考えられるようになった) 2. 再帰のコードは悩まなくてもスンナリ頭に入るようになった。 3. Eval & Apply の陰陽によるプログラムの成り立ちを理解した。 4. 数学・コンピュータ科学に関する以下のことが人に説明できる程度には身についた。 - Newton法 - エラトステネスの篩 -
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