コピー2020.02.09どうも、ピョタロウです。最近の家電やサービスは「AI搭載!」だとか「機械学習を用いて」などと謳っているものが多いですよね。AIとか機械学習っていうカッコいい言葉を使うと、なんも知らん人からすると何か凄い技術を使ってるんだろうなって思いますよね。僕と同じような理由で興味を持った人は少なからずいるんじゃないでしょうか。そんなこんなで最近機械学習を真面目に勉強し始めた僕ですが、様々な壁にぶち当たりました。壁にぶち当たることくらいは想像できてましたけどね...。意外と辛いものです...。まとめ:機械学習を学ぶ上で後悔しないためには統計まず、一番やっておけばよかったことは統計学の勉強です。統計の知識は機械学習においてかなり重要です。読む本によって変わるかもしれませんが、僕が機械学習を勉強し始めた時に読んだ本が、かなり統計の内容を必要とするものでした。統計の知識の基礎はできている前提で話が進んでいくのでかなりつらかったです。意味を理解して計算や式変形もできるようでないとついていけなかったです。統計の授業は1年か2年生の時にあり、受けたのですがその時も分からなくて成績はあまりよくなかったです。統計の知識なんて今後使うことないだろうし単位だけ取れればいいやくらいで受けていました。この考え方が良くなかったです。今後統計の授業を受ける予定のある方は、ぜひ真面目に授業を受けて、単位を取るための授業ではなく、理解するための授業という気持ちを持って受けてください。続いて、線形代数学です。線形代数は理系学科なら1年生で受ける学校が多いのではないでしょうか。線形代数の内容は高校の時には習わない内容なので、よく大学数学と言われていますよね。「大学に入るまで習わなかったってことは、今後大して必要じゃないってことじゃね?」と思うかもしれませんが、機械学習を勉強するならそれは別です。線形代数は様々なデータを扱う・分析するような分野には欠かせない学問です。何十個もの特徴があるデータがあるとしましょう。その特徴を数式を用いてどのような関係性があるかを分析したいとします。このとき何の数式を使うのかというと、線形代数で習う数式を使います。このように機械学習のようなデータ解析をする分野には欠かせない知識です。理解しておきましょう。1・2年生までには理解しておけば僕みたいに後悔することは無いです。僕の受けた線形代数の授業は、とても簡単な線形代数しか触れなかったっていうこともあり、ちゃんと意味を理解せずに単位を取得でき、いい成績を得ることが出来てしまいました。先ほども言ったように単位を取るための授業ではなく、理解するための授業という気持ちを持って受けてください。そのような式になるのかを理解するまで考える癖を今のうちからつけておくといいと思います。考えて分からなかったら分かる人にすぐ聞きましょう。線形代数の復習に使った教科書ここで、僕が線形代数を復習するときに使った教科書を紹介します。僕は「プログラミングのための線形代数」という教科書で線形代数の復習をしました。この本は、よくプログラミングで使われる線形代数の知識を、範囲を必要なところだけに絞って解説してくれている本です。直感的に分かりやすく説明してくださっているので、おススメです。「あ~はいはい微積ね、わかったわかった」ってなりますよね。微積も理解しておかなければいけません。そこまで深い知識は必要としないです。微分とか積分ってどんな意味で、何を求めるものだったかが分かっていれば大丈夫だと思います。僕が読んだ本は微積の知識を用いた式変形が必要で、そこで躓いてしまったぐらいです。統計や線形代数よりは苦ではなかったので、大学の微積の授業が分かれば問題ないと思います。まとめ:機械学習を学ぶ上で後悔しないためにはまとめとしていえるのは、何回か書いたように授業を真面目に受けることです。授業や授業で使う教科書の質が悪ければ、他の本を参考にして分かるまで理解しましょう。本を買う金がもったいないと思う人は、数学が得意な友達を作りましょう。いろんな参考書を広げるのも一つの手段ですが、交友関係を広げるという手段もあることを忘れないでください。Reserved.メニューTOPITエンタメ生活ブログpyotaBlog検索タイトルとURLをコピーしました。