【初心者】機械学習・深層学習（ディープラーニング）のための数学入門～中学数学はまあまあわかるが、高校・大学はさっぱりな人向けの入門書を探す

今日は機械学習のため数学を復習できる入門書を探そう
僕は数学に苦手意識はない・・・つもり

つもり・・・なんですね（苦笑）

本日発売『数理科学8月号』（サイエンス社）
機械学習の数理
機械学習の数学入門　渡辺澄夫
機械学習と微分幾何学　赤穂昭太郎
機械学習と数理統計　鈴木大慈
深層学習の数理　唐木田亮/麻生英樹
言語とテキストの機械学習　持橋大地
交通の数理と機械学習　山﨑啓介
生物多様性と統計数理　島谷健一郎 pic.twitter.com/jzZTVdX74U

— 書泉グランデMATH (@rikoushonotana) 2018年7月20日

数理科学 2018年 08 月号 [雑誌]

サイエンス社

￥1,145（2024/11/20 10:20時点）

名前：くま（♂）
プロフィール：高齢子育て中、飲酒は週末のみ
特技：奥さんをフォローすること（嘘）

名前：カエル（♂）
プロフィール：ゆとり世代（さとり世代）、独身、潔癖症
特技：インターネット超高速検索

【目的】Python でのプログラミング、数学的な理解を深めるために

ビットコインFXの自動売買bot（ボット）を作りたいというのが、そもそものはじまり

つまり楽して儲けたいということですね

みんなそうだろ？（ドヤ）
で、そのためには、Python でプログラミングしなければならない

そこは勉強中ですよね？

Python でプログラミングするにあたって、豊富なライブラリやデータセットがあるから、数学的な知識は必ずしも必須ではない
しかしながら、理屈が全くわならないでは、なんだかモヤモヤして気持ち悪い

意外と真面目ですね

だから、最低限、高校生の数学くらいは復習しておこうという話
僕の場合、中学まではまあまあ、高校・大学はさっぱりだが、数学に苦手意識はないと思っている

数学に苦手意識がなかったら、高校・大学でもそれなり勉強しているのでは・・・？

出典：www.irasutoya.com

【マップ】中学、高校、大学の数学を俯瞰する

僕の場合、中学の数学でほぼ終わってるからねえ

そういう社会人は多いと思われます

まず数学の全体像が見えていない
したがって、どこから手をつけていいかわからない
なんか道しるべみたいなもんはないかね？

え～と（検索中）・・・こちらなんかどうでしょう？

出典：www.naganomathblog.com

おお！
これわかりやすかも！

これは『ふたたびの高校数学』という書籍からの引用です
数学の3大分野として、「幾何学」「代数学」「解析学」があります
それぞれの特徴、わかりますか？

う～ん、なんとなく？
「幾何学」は図形でしょ、「代数学」は方程式、「解析学」はデータ？関数？
あ、「解析学」が僕の中で最もつかみどころがないかも・・・

長く数学から離れている僕ら社会人ですが、こういうマップを見ると、なんとなくどこを理解していないのか、漠然とでも見えてくるのではないでしょうか？

まあ、全体的に学びなおすゆとりがあればそれにこしたことはないだろうが・・・

数学を学びなおすための書籍は数多くありますが、この図の引用元でもある、『ふたたびの高校数学』という書籍もよさそうですね

ただし、今回の目的はあくまでPython でプログラミング
機械学習のための数学だからね
でもさ、そもそも機械学習と深層学習の違いって何？
人工知能（AI）、機械学習、深層学習（ディープ・ラーニング）とは？

僕ら初心者はスタート地点を見つけるだけでも大変ですよね（苦笑）
え～と（検索中）・・・

ふたたびの高校数学

すばる舎

￥3,520（2024/11/20 09:44時点）

人工知能（AI）、機械学習、深層学習（ディープ・ラーニング）とは？

出典：logs.nvidia.co.jp

おお、この図もわかりやすいね

機械学習の先に、深層学習（ディープ・ラーニング）があるのはなんとなくわかると思います

まずは機械学習だね
機械学習のために必要な数学

これまで調べてきた結果、どうやら、高校レベルの数学に、大学の最初に履修する、「線形代数」「微分・積分」「確率・統計」まで理解できていれば大丈夫のようです

ま、それが僕らには大変だけどね
でも、なんとなく全体像がはっきりしてきたから少しモヤモヤがとけた

では、そういう僕らのための書籍を3冊ピックアップしてみました

機械学習のための数学、まずはこの三冊

お、これよさそうじゃん
まさに、今回の目的にかなう一冊

「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」です
目次をご覧ください
チャプター1が高校の数学、チャプター2からチャプター4が大学の「微分」「線形代数」「確率・統計」ですね

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

KADOKAWA

￥2,475（2024/11/20 09:44時点）

この本でいいじゃん
これを買うか
これは紙の書籍と電子書籍、両方あるみたいね

あ・・・

どうしたの？

えー、ちょっと前まで、電子書籍版は半額セールの対象だったみたいです
今はキンドル版の定価が約2400円ですねえ

まじか・・・そういわれるとちょっと購入意欲がそがれるなあ
また待っていればセールあるかな？
電子書籍版はなんか悔しいから紙の書籍を買うか？

似たような内容で、こちらの書籍もあります
「やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで~」です

おお、こっちも今回の目的、そのものずばり
これでもいいか？

こちらも紙の書籍と電子書籍の両方あります
値段も「人工知能プログラミングのための数学がわかる本」と同じくらいですね

こっちがマンガっぽくて、わかりやすそうな気がするなあ

目次はこちらです

● Chapter1 ふたりの旅のはじまり
機械学習の概要について説明。
回帰、分類、クラスタリングといったアルゴリズムについて簡単に解説。

● Chapter2 回帰について学ぼう ~ 広告費からクリック数を予測する
「広告にかける費用から、クリック数を予測する」を題材として、回帰について学ぶ。

● Chapter3 分類について学ぼう ~ 画像サイズに基づいて分類する
「画像のサイズから、縦長と横長に分類する」を題材として、分類について学ぶ。

● Chapter4 評価してみよう ~ 作ったモデルを評価する
どのようにモデルを評価するのか、また、評価するための指標にはどんなものがあるのかについて学習する。

● Chapter5 実装してみよう ~ Pythonでプログラミングする

出典：Amazon