2020年2月18日こんにちわ。医師やその他医療関係者の方でこれから人工知能を学習しようという先生は多いと思います。他職種の方でもこれから人工知能を学習しようという方も多いと思いますが、人工知能を学習する中で挫折する壁の一つが数学のうちの「微分」です。そこで今回のテーマです。・人工知能に微分はどの様に役立つのか。・人工知能において微分は何が求まるのか。・人工知能において微分は何に使えるのか。[/box]以上について人工知能における微分の役割について解説していきます。「人工知能やプログラミング」について再度学習し直したい方は、この記事を読む前に、こちらの記事を併せて読んで頂ければ理解が深まるかと思います。id="585"]では早速見ていきましょう。人工知能において微分が如何に重要であるかということ人工知能に微分はどの様に役立つのか中学高校時代には微積分を勉強していたと思いますが、人工知能の学習において微積分は非常に重要な役割を果たします。title="point"]微分では何が求まるのか。微分は何に使えるのか。[/box]この点について詳しく見ていきましょう。人工知能において微分は何が求まるのか。一言で言うと、微分を利用する事で「接線の傾き」が求まります。上の図の様に曲線の接線の傾きが求まります。何に使えるのでしょうか。傾き0は何を意味するのでしょうか。人工知能において微分は何に使えるのか。人工知能を用いた「家賃予測ツール」があるとします。後に説明する「単回帰分析」では、「実際の家賃」と「予測する家賃の引き算」の値が最も小さい値を知りたいわけです。この様な「実際の値」と「予測値」の差のことを「誤差」と言います。誤差を曲線化した時に傾きがマイナスになっている箇所が、誤差がもっとも小さな箇所となります。ある箇所を見つけることで(誤差関数の傾きが最小値の点を求める事で)「実際の値」と「予測値」の差が最も小さい点を知る事できる、と言うわけです。-これが機械学習の最終ゴールです。良い予測をするためには「誤差」を可及的に小さくする必要があります。箇所を求めるのが、機械学習において微分が役に立つところとなります。)で決定/予想されます。偏微分とは「多変数の微分」のことです。家賃に影響を及ぼすファクターとしては「築年数」だけではなく、「駅からの距離」や「部屋の広さ」その他にも色々なものがあります。変数は数多く存在し、そのことを「多変数」と言います。∂|(ラウンド)ディーここで、∂(ラウンドディー)という新しい文字が出てきます。∂はラウンドディーまたは略してディーと言われます。以外を定数として微分する、という意味があります。偏微分については、微分に関する基礎的な知識があれば大して難しくないので、それほど硬くならなくても大丈夫です。偏微分に関するサイトで分かりやく解説しているサイトがありますので、ご紹介します。微分を基本から学習するためにこの様に微分は非常に重要な項目となります。そのため、人工知能を学習するためには微分の基本を押さえておく必要があります。わかりやすい参考書は書店でも沢山ありますが、基本をおさえるためにはどれでも大丈夫です。ある程度微分の概要をつかむことができれば良いでしょう。学習において非常に重要なことは、微分のうち極限(lim)を中心に学習するのが良いでしょう。まとめ以上が人工知能と微分の基本的な関係になります。偏微分についても出てきましたが、初めて知った!という方でも中学高校の微分、導関数の勉強をしっかりしていれば、それほど硬くなる必要はありませんのでご安心ください。みなさんのお役に立てれば幸いです。次は「単回帰分析(最小2乗法)」に関する記事となっています。ここまで理解ができた方は是非読み進んでみてください。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。機械学習の勉強をしているけど、Python、数学、統計、、もう無理。挫折する気しかしない。勉強に時間を割きまくっているのに、全く知識が定着していない気がする。挫折を回避する方法が知りたい。この様な悩みを持つ方への記事になります。うち教師なし学習を行う際に必要なクラスタリングには以下の種類があります。中でも特に良く使用される手法は上の2つにある階層型クラスタリング、非階層型クラスタリングです。今回はこれらの2つを中心に解説していきます。階層型クラスタリングについて解説していきます。今回は人工知能における機械学習で必要な単回帰分析について説明します。class="box23"]単回帰分析についてのイメージが全くわきません。最小2乗法と単回帰分析の関係がよく分かりません。単回帰分析の計算方法について詳しく知りたいです。[/box]この様な方に向けた記事になります。ディープラーニングの相関関係は上図の様になっています。都内の研究所で人工知能の研究をしています。産婦人科、プログラミング、機械学習、データサイエンス、ブログ(SEO)が大好きです。2017年度版】お問い合わせ業務依頼やお問い合わせは、『お問い合わせフォーム』からお願いいたします。当サイトは、人の健康に関わる健康食品やサプリメント等のアフィリエイトは行っておりません。そのため、企業様よりご依頼を頂く事もありますが、全てお断りをさせて頂いています。ご理解ご了承を頂けましたら幸いです。無料マガジンで連載を始めました。宜しければフォローをお願いいたします。twitterのfollowもお願いします。AI・プログラミングに関する情報発信をしています。AFFINGER5.。