機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか（数学が大の苦手な人間バージョン） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
しばらく前にこんな記事が出ていたのをお見かけしました。 明らかにこれは僕が某所（笑）で適当に放言したことがきっかけで巻き起こった議論の一旦なのではないかと思うのですが、個人的にはこちらの@yohei_kikutaさんの仰る通りで大体良いのではないかと考えております。 なのですが、言い出しっぺらしき身としてはもうちょっと何か具体的な話を書いた方が良いのかな？とも思いましたので、常々公言しているように数学が大の苦手な身ながらどの分野のどのレベルの数学が機械学習をやっていく上で必要なのかという点について戯言だらけの駄文を書いてみることにします。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見るちなみに、以下に並べる戯言は深層学習青本から得られた知識を
Webプログラマと数学の接点、その入り口
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
高卒でもわかる機械学習 (1) 識別関数の前知識
教師あり学習 大量のメールがあって、それぞれ人間の目でSPAMかどうかが判定済みであるとします。 それらのメールの何となくSPAMっぽい2単語「主人」「オオアリクイ」に注目し、各メールにそれらの単語が何回出てくるかを数えてグラフにプロットしたら下記のようになったとします。 （「主人」出現回数を、「オオアリクイ」出現回数をとおきます。） 何だか、グラフ中に直線を引けばSPAMとそうでないメールを分けられそうだと思いませんか。 そしてその直線を基準にすれば、未判定のメールがSPAMなのかどうかも判断できそうな気がしませんか。 これが識別関数による教師あり学習の基本です。 教師あり学習では、教師データと呼ばれるデータをたくさん読み込ませて機械に学習させます。 教師データというのは「パラメータと正解ラベルの組」です。今回の例でいくとパラメータとは「主人」「オオアリクイ」という単語の数、正解ラベルと
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
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