社会人の数学の学びなおしに最適な手順 | Python 機械学習

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機械学習を学ぶと頻出する数学を学びなおす

こんにちは、@kinpatu_com です💪

AIや機械学習という言葉は日々聞かないことはないくらい溢れかえっているけれど、『よし!ワイも機械学習やったるで!!』といざ始めようと安易に専門書を取ると、黒魔術でも呼び出せそうな難解な数式の連発に文字通り心もやる気も打ち砕かれる。

数学を常日頃から触っている人なら数式は読めると思うけれど、学生から社会人になって数学から離れている人にとっていきなり微分、積分、線形代数を見ても
『微分ってなに?この記号って昔見た記憶はあるんだけどなぁ…』
となるのではないだろうか。

数学を学びなおす時に失敗したこと

僕自身が確実に失敗だったなぁと感じているのが、いきなり数学を学びなおすのはハードルが非常に高いと感じ(実際に大学の微積や線形代数の参考書を読んでも最初の数ページで挫折した)たので高校の数学から手をつけ始めたこと。

順を追って学ぶと理解はできるんだけど、とにかく範囲が広いため時間がかかるうえ参考書の数も多いので費用もかかる。(何を勘違いしたのか大学受験も参考書まで購入するという謎な行動もしていた。)

昔やっていたから多少は数学できるかなと楽観していたのだが、この時点ではやっぱ簡単にはいかないよね..と行き詰まり感があり諦めようとしていた。

ここで僕の目的と失敗から数学を学ぶ手順を考えてみる。

『目的』
機械学習の書籍に書いてある数式を理解し機械学習を学ぶこと

『失敗した点』
機械学習に頻出する数学に絞らず、やみくもに数学を学ぼうとしたこと

『結論』
機械学習の書籍に書いてあることを理解することが数学を学ぶ目的なので、機械学習の書籍で頻出する分野を集中して学べば良い。

機械学習に頻出する数学を重点的に学ぼう

機械学習に頻出する数学は『微分・積分』『線形代数』『確率』『統計』をひとまず学ぶことになる。

僕のように学びなおす人は数学からかなり遠ざかっているはずなので専門の学習書から入るのはとても難しいので、まずはUdemyという動画学習サイトにある分かりやすく機械学習の数学とPythonの基礎を学ぶことができる【キカガク流】からはいるのが近道。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 初級編
https://www.udemy.com/kikagaku_blackbox_1/learn/v4/overview

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 中級編
https://www.udemy.com/kikagaku_blackbox_2/learn/v4/overview

Udemyは分かりやすい講座が多いし、定期セールのときは大幅な割引があるので木になる講座はまとめ書いしておくのがいいと思う。
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【キカガク流】の初級、中級を一通り終えると基礎的なことはわかるようになっていると思うので、次のステップアップの書籍にオススメなのがこちらの書籍。

『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』

東京大学特任准教授 松尾 豊氏 推薦! 人工知能プログラミングに必要な数学を、ゼロから抜け漏れなく、体系的に学ぶ! 数学を復習したいエンジニアに!

大人気「10秒で始める人工知能プログラミング学習サービス」の代表者がおくる、人工知能プログラミングに必要な数学を、やさしく学ぶ参考書が登場!
キホンのキホンからおさらいするから、ニガテな人でも大丈夫!
後半では、Pythonのコードを動かしてさらに理解を深められます!

■本書の目的
・人工知能関連の書籍に現れる数式への抵抗感をなくし、専門書を読むための数学基礎力をつけます。
・いくつかの人工知能のアルゴリズムを理解し、数式の意味を理解できるようにします。

■本書の特長
・ゼロからおさらいするので、誰でも読めます。
・人工知能プログラミングに必要な分野に特化しています。
・演習問題や例題で、理解を深められます。

■本書の対象読者
・人工知能アルゴリズムを用いてモデリングをしているが、その根底のアルゴリズムはブラックボックスであり、数学を復習したい方。
・人工知能アルゴリズムを体系的に学びたいが、数学を忘れており、専門書に現れる数式が理解できない方。

機械学習で必要な【キカガク流】では扱っていない内容も網羅されていて、特に良いなと思うのが、これって一体何に使うのだろうと疑問に思うことが度々あるのだが『機械学習ではこのようの使われています』というように、抱く疑問にも実例を交えながら学んでいくことができるのでモチベーションが維持できる。
これはKindle版で買うと書籍版よりも2000円ちょっと安いのでkindle版がオススメ。

専門書を読んでみよう

【キカガク流】と『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』が終わると数学への苦手意識がなくなり、機械学習でどのようなことができるのか?とPythonもなんとなく分かってくるので次は専門書を読んでみる。

ゼロから作るDeep-Learning-―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep-Learning-―自然言語処理編

機械学習に必要な数学の基礎を理解すると専門書を読んでも『お!!!!読める!!』となるのでかなり嬉しい。

Pythonをもっと理解したい

Pythonを学習するには前回のブログでも書いたのだけど実際に手を動かしながら学ぶことができるPyQがやはりオススメ。

Pythonを極める足がかりにはPyQは最高すぎる | Python学習

まとめ

学ぼうと意欲を燃やしても適切な教材を選ばないと、せっかく燃やした炎もすぐに鎮火してしまうので順を追うことは大切。
せっかくなら効率よくしっかりと学んでいきたい。

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