機械学習に必要な数学を習得する方法について解説！【超初心者向け】

機械学習のために数学は必要なのか？

最低限の理解は必要

機械学習には最低限の数学の知識が必要です。

特に、微分や行列、統計などの数学の知識は、機械学習アルゴリズムの設計やトレーニングのプロセスにおいて重要な役割を果たします。

また、数学の知識は機械学習モデルの結果を理解し、解釈する上でも欠かせません。

そもそも機械学習とは？という方は、先に以下の記事をご覧ください。

とはいえ、高い数学力が必要というわけではない

実際には、機械学習で必要な数学は高校で習うようなものばかりで、平均的な人にも理解できるものがほとんどです。

また、実際に機械学習モデルを実装する際には、プログラムを組むだけで数学の知識は必須ではありません。

ただし、モデルを理解してトラブルシューティングする際には、数学の知識が役立つこともあるので、身につけようといった内容です。

機械学習に必要な数学の知識

では最低限の理解が必要とはいえ、どんな知識が必要なのでしょうか？

ここからは、機械学習のための数学の知識について、ざっくり紹介していきます。

順番に解説していきます。

微分

機械学習で微分が必要な理由はいくつかあります。

まず、微分を使用することで、機械学習モデルのパラメータを最適化できるためです。これにより、モデルがデータをより正確にフィッティングするようになり、より良い予測を行うことができます。

また、微分を使用することで、モデルがデータから学習した関数の傾きを求めることができ、モデルの予測精度を改善することができます。

行列

行列は数学的な概念であり、数値のデータを扱う上で非常に便利な形式にすることができます。

例えば、多くの機械学習アルゴリズムでは、入力データを行列の形式に変換することで、より効率的に処理することができます。

また、行列を使用することで、複雑な数学的な計算を簡単に行うことができます。

さらに、行列を使用することで、複数の次元のデータを統一的に扱うことができます。これらの理由から、機械学習では行列が頻繁に使用されます。

統計学

機械学習は、データを分析し、そこから特定のパターンを見つけ出すための手法です。

統計学を用いることで、機械学習による分析の精度が向上し、さらに信頼性の高い結果が得られるようになります。

したがって、機械学習を行う上で、統計学の知識が求められます。

機械学習のための数学を習得する方法

ここからは、機械学習のための数学を習得する方法について解説していきます。

順番に解説していきます。

書籍から学習する

書籍で機械学習に必要な数学を学習するメリットは、情報が体系的にまとめられていることです。

1冊の中でロードマップが示されており、情報の質も高い場合が多いので、網羅的に理解できます。

また、目次から必要な情報を取得しやすいので、時間がない方にもぴったりな学習方法となっています。

Webメディアから学習する

Web上には、様々なオンラインコースやチュートリアルが利用でき、数学を学ぶための良いリソースがたくさんあります。

これらは無料で活用できるため、最初の触りとしては十分すぐるくらい優秀なものとなっています。

さらに、学習に役立つ演習問題やプラクティス問題も解いてみることができ、アウトプットを通してより理解を深めることができます。

例えば、一番有名でおすすめできるのが「Chainer 」ですので、これらのリソースを活用して、数学の基礎を学びましょう。

YouTubeから学習する

YouTubeの動画で学習することによって、概念を視覚的に理解しやすくなります。

なかには数学に特化したチャンネルもあり、機械学習のための数学を学ぶのに役立つ動画がたくさんあります。

そのようなチャンネルを定期的に視ることで、OKな人も多いでしょう。また、そのようなチャンネルでは数学の専門家であることが多いため、信頼性が高い情報を得ることができます。

機械学習のための数学を効率的に学ぶポイント

最後に、機械学習のための数学を効率的に学ぶポイントを紹介していきます。

順番に解説していきます。

自分に適した学習方法で学ぶ

先ほど紹介した通り、機械学習に必要な数学を学ぶ方法はたくさんあります。

上記で紹介した以外にも、プログラミングスクールや音声メディア、Udemyなどといった動画プラットフォームなど、学習方法は無限に存在します。

そのため、まずはあなた自身がどのような学習スタイルに合うかを見つけることが重要です。

理論は後からでも良い

実際問題として、数学は理解できていなくても、Pythonのライブラリやフレームワークによって機械学習モデルは実装することができます。

そのため、いきなり微分や行列などの理論から完璧に習得していく必要性はありません。

むしろ、学習モデルを適用できるようになってから、数学を学習する方が効率が良い場合の方が多いので、理論は後からでも良いと考えておくと、気持ちに余裕ができます。

機械学習のための数学を身につけよう！

本記事では、そもそも機械学習に数学は必要なのか？や、機械学習に必要な数学を習得する方法について解説しました。

機械学習のための数学の理解は、機械学習モデルの理解や精度評価指標の理解に直接関わってくるので、本記事で紹介した内容から一歩ずつ身につけていきましょう。