機械学習に使われる数学について

Question

ゼロから作るDeepLearningという本を読んでる際に、思ったことなのですが、微分や偏微分、勾配など出てきたのですが、数式など全く分からない状態に陥ってしまいました。ここでお聞きしたい点なのですが、これらの勉強を参考書などを購入し、勉強した方が良いでしょうか...?
数学に関しては、避けてきたのですが、今後、機械学習を用いたデータ分析などを学習していくには、やはり必要なのではないかと思いまして...
もし、オススメの参考書がありましたら、教えて頂けましたら幸いです。

Answer 1

これらの勉強を参考書などを購入し、勉強した方が良いでしょうか...?

ディープラーニングや機械学習はライブラリが整備されているので、中身を理解していなくても動かすことはできるようになっています。
ただ、アルゴリズムの仕組みや関数の引数にあるパラメータの意味まで理解したいのであれば、数学は必須です。

機械学習で必要となる数学の主な分野は以下になります。

・微積分学
・統計学
・線形代数

これらは理系だと大学1～2年の履修内容となっているという理由で、参考書が沢山出ています。
大型書店か Amazon の数学カテゴリ で本を選ぶといいと思います。
数学の本は難易様々で、「～入門」と書かれていても、実際はある程度わかっている人向けだったりすることもあるので、中身やレビューを確認してから購入したほうがいいと思います。

また機械学習向けの数学に的を絞った本というのもあるようです。
読んだことはなく、中身はわからないので、こういう本もあったという紹介にとどめておきます。

• やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
• 最短コースでわかる ディープラーニングの数学

あとは入門者向けの Web の教材として以下を上げておきます。

• 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
• 偏微分の意味と高校数学への応用

どちらも微分や偏微分、勾配あたりは解説があります。

Comments

[aae_11]

ご回答ありがとうございます。
ディープラーニングの本など読んでいても、数式が出てきて、何が行われているかほとんど分からないといった状況に度々遭遇してしまっていたんですよね...
機械学習はデータ分析が仕事になれば良いなと思い、始めた勉強ですし、仕事にするにはやはり必要かと思いますし、数学の基本的な部分だけでも勉強してみたいと思います。

Answer 2

お疲れ様です。
（すみません、おススメの本、知りません。この分野、多くのいい書籍が、いまは出ていると想像します。）

この本のまえがきには、
（抜粋）数式に迷ったらソースコードを読んで技術の流れを理解する。。。
と書かれているので、
ソースとか、実際に動かしてみてとかで、がんばるという手もあるかと思いました。