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数学の学習一辺倒だった機械学習の勉強を変えてみる

当ブログへのご来訪、誠にありがとうございます。



学生時代の数学からやりなおしている話

先日、機械学習の勉強を始めたがいきなり数学で挫折したので、まずは学生時代の数学からやり直しているという記事を書いた。

loxley-tips.hatenablog.jp

 

すると、はてなブックマークのコメントで貴重なご意見をいただいた。曰く、機械学習の本を読みながら必要なときだけ数学の本を参照するやり方もあるのではないか、と。

機械学習の本を読みながら、必要な時だけ数学の本を参照するのもいいかもですね。岡谷貴之さんの「深層学習」など、行列と簡単な微積で読めると思います。 

 

仕事でPythonは使うようになったけれど、周囲で(特に機械学習用途で)実務に利用している人がいない。個人的に学習している人がポツポツといる程度だ。しかもその人達が利用しているのはJupyter Notebookであり、環境から構築して勉強しているのは自分を含めてほんのわずか。自分の周囲だとあまり参考になるような例はなさそうだ。

そこでまずははてブの意見を参考に、書籍やサイトの記事で活用例や事例を参照して試しつつ、必要に応じて数学の単元を学んだほうが効率がよさそうに思えた。Youtubeでディープラーニング系の動画も見たがそちらも参考になりそうだ。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 

とりあえずトライ&エラーを繰り返してやってみようか。 

 

もう一つのご意見がこちら。

すごくわかる。学生時代数学は得意だったはずなのに、何か進まない、というか頭に残らない…

必要とされる数学が難しいように思う。

社会人になって産業系ロボットに使われる部品を制御する仕事をやったことがあり、微分積分は用途(加速度、速度、距離等)も知っているし、(プログラムを)組んだことあるのだが、それ以外がどうもピンとこない。 一応、非エンジニア向けの本や資料、LTなどはチェックしているのだが、いざ機械学習系の技術分野に入ると、ある(機械学習系の)技術を理解するには前提として数学の知識が必要で、そのための準備として(数学を)勉強して、とけっこう手戻りが多い印象である。というか堂々巡り?

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ここ数年、四則演算くらいしか必要のない仕事ばっかりだったので数学脳的なものが退化してしまったのかもしれない。

正直、WAFのFlask・Djangoや、PythonからのDB利用などを習得していた頃のほうが面白く感じる。

人によっては喜々として数式で遊んでいるのを見かけるので、こればかりは向き不向きなのだろうかと思うようになった。

 

深層学習検定教科書なるものが発売される

最近はちょっと効率的なことも考えるようになり、検定試験の教科書を見て必要な項目に当たりをつけるなんてやりかたもありかなと考えている。 LPIC(今はLinuC?)教科書は役立ったし、書籍が発売されたら目次をチェックしてみるかな。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト (EXAMPRESS)

深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト (EXAMPRESS)

  • 作者: 浅川伸一,江間有沙,工藤郁子,巣籠悠輔,瀬谷啓介,松井孝之,松尾豊,一般社団法人日本ディープラーニング協会
  • 出版社/メーカー: 翔泳社
  • 発売日: 2018/10/22
  • メディア: 単行本
  • この商品を含むブログを見る
 

【対象読者】

・「ディープラーニング G検定(ジェネラリスト検定)」を受験しようと思っている人

・ディープラーニングについてこれから広く学びたい人

・ディープラーニングを事業活用しようと思っている人 

 

該当試験のシラバスはこちらのページに記載されている。

 

関連する資格試験については以下の記事でもメモを残しているのでご参考にどうぞ。(この記事は10月9日時点に書いているため、記事内の時系列が食い違っていたらご容赦願いたい)

loxley-tips.hatenablog.jp


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