機械学習に求められる数学知識のレベルについて

Question

大学一年生の理系です。
機械学習に関する数学について質問が2つあります。

・数学の知識はエンジニアとしての腕に比例するのか？
・どれくらいのレベルの数学の知識が必要になるのか？

主にこの２つについてお聞きしたいです。
よろしくお願いします。

Answer 1

・数学の知識はエンジニアとしての腕に比例するのか？

まったく関係ありません。基礎技術の研究一筋でずっとやってきた人がエンジニアに転向しても、新人に毛が生えた程度の実力でしょう。

・どれくらいのレベルの数学の知識が必要になるのか？

大前提として、機械学習とひとくくりにいっても手法やアルゴリズムは幾らでもあり、それによって使われている数学は異なります。

汎用性重視で「必要になる数学知識」を挙げるなら、とりあえず学部レベルの統計学、線形代数、解析学を抑えておけば良いでしょう。他に必要なものがあれば必要に応じてやる、という方針で一応やれます。

あと、数学とは直接関係ありませんが、計算機科学の基礎的な知識がないと色々としんどいと思うので、工学部の計算機科学の学科等なら大丈夫ですが、それ以外の場合は何かしら工夫して身につけてください。

Answer 2

数学の知識はエンジニアとしての腕に比例するのか？

著名なアルゴリズムは sklearn 等のライブラリに含まれてるので、自分で実装するということはあまりないでしょうけど、仕組みを理解する上では数学の知識があると苦労しないです。

どれくらいのレベルの数学の知識が必要になるのか？

特に線形代数全般、解析学、統計学あたりでしょうか。
上記のうち、大学1、2年レベルの内容が抑えてあれば、大丈夫です。

あと情報量は圧倒的に英語圏が多いので、英語は読めるようにしておいたほうがいいでしょう。(機械学習に限らず)