機械学習におけるアルゴリズムについて

Question

機械学習を勉強して半年ほどなんですが、今まではなんとなく裏でどのような処理が行われているイメージだけでモデルの作成やパラメータの決定を行ってきましたが、少しずつ難しい本を読むにつれて線形代数や微積分学の数式が多く見られる様になってきました。
イメージだけでなくどのような計算が行われているかまで理解することは重要ですか？
また、どのように皆さんはアルゴリズムを学んでいきましたか？

Answer 1

あなたが何をなさりたいかによります。

ただ動かすだけであれば現状で問題ないでしょう。
実際の問題を解くようになった時に、精度が上がらないけどどうしたらいいか、顧客や上司あるいは研究発表として他人に成果を共有するときいどう説明したらいいか、となってくると中身の理解が必要です。

Answer 2

初期の自動車から現在の自動車に至る段階を見てみてください。

多くの技術は、(1)なぜ動作するのかはわからない段階から、(2)どういう原理で動作するかが理解できる段階に移行し、(2)原理を元に改良する段階を経て、原理を知らない人でも使える段階に達します。

今のdeep learningは、スロットルや点火器や変速機を理解していなければ運転することができない自動車の段階です。理解していない人が公道を走ることは止めて欲しいですが、自宅の庭で走らせていて、事故を起こしても他人に迷惑をかけないなら自由にやれば良いでしょう。
いずれは、自動車の原理が分からない人でも公道を走っているのと同じようにdeep learning技術も進化するかもしれませんが、今はまだそういう段階の技術ではありません。