AI数学
AI、というか、機械学習ですが、その習得には数学が欠かせません。その数学とは、大きくわけると以下のものです。
1.線型代数
2.微分積分
3.確率・統計
AIは最先端と言われていますが、その基礎となる数学は、非常に古いです。ほとんどが数世紀前に構築されています。逆説的でおもしろい。基礎が重要なことが、ここでも確かめられました。
一方では、AI数学は習得が困難と言われます。その理由としては、広範囲な数学の知識が必要なことです。つまり、いろいろと「つまみ食い」をしなければなりません。
個人的には、ベクトルと行列について、従来の数学ではきちんとカバーされていないことが出てくるのが、敷居を高くしていると思っています。たとえば、ベクトルをベクトルで微分すると行列になるというようなことです。工学ではこれは出てくるのですが、大学教養の数学ではやりません。
なので、AI数学というくくりで、再構築をする必要がありますね。最近のお気に入り、"Deep Learning (2016)"の第2-4章に書かれてあるようなことです。
1.線型代数
2.微分積分
3.確率・統計
AIは最先端と言われていますが、その基礎となる数学は、非常に古いです。ほとんどが数世紀前に構築されています。逆説的でおもしろい。基礎が重要なことが、ここでも確かめられました。
一方では、AI数学は習得が困難と言われます。その理由としては、広範囲な数学の知識が必要なことです。つまり、いろいろと「つまみ食い」をしなければなりません。
個人的には、ベクトルと行列について、従来の数学ではきちんとカバーされていないことが出てくるのが、敷居を高くしていると思っています。たとえば、ベクトルをベクトルで微分すると行列になるというようなことです。工学ではこれは出てくるのですが、大学教養の数学ではやりません。
なので、AI数学というくくりで、再構築をする必要がありますね。最近のお気に入り、"Deep Learning (2016)"の第2-4章に書かれてあるようなことです。
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