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深層・機械学習における数学理解範囲とは

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*技術的な質問ではないです。

最近、深層学習の勉強をしており自ずとアルゴリズムを理解する上で数学の知識が必要になってきます。

そこで思ったのですが、ドンドンと新しい手法が出てきているなか
現役webエンジニアの方はどこまで理解しておくように意識されているでしょうか?

数式を一から全て読み書きできるくらいの理解でしょうか
tensorflowやkeras等で実装できるくらいの理解でしょうか
そのほかどの程度でしょうか?

皆さんの意見を聞いてみたいです。

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そこで思ったのですが、ドンドンと新しい手法が出てきているなか
現役webエンジニアの方はどこまで理解しておくように意識されているでしょうか?

画像処理、言語処理など機械学習を用いて取り組みたいタスクは人それぞれだと思うので、自分の興味ある分野の最近の手法や論文を読むとかでしょうか

数式を一から全て読み書きできるくらいの理解でしょうか
tensorflowやkeras等で実装できるくらいの理解でしょうか
そのほかどの程度でしょうか?

使っているアルゴリズムがどのような仕組みで実現されているのか知っておいて損はないですが、sklearn や TensorFlow のようにライブラリ化されているので、使う上では数学的な背景をきちんと勉強してもよいし、概要だけの理解で済ませてもよいです。

機械学習分野の理解で必要な数学ですが、大学1~2年レベルの線形代数、解析学、統計学の知識があれば、大方大丈夫だと思います。
深層学習に限って言えば、機械学習の中でも簡単なほうなので、高校数学を理解していればよいです。

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