機械学習に必要な数学

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Table of Contents

この記事は、2025年版のデータサイエンスや機械学習に必要な数学について解説した内容です。以下が主なポイントです:

主な内容

  1. 高校数学の基礎

    • 数学I+A, 数学II+B, 数学III+Cを復習する重要性。
    • 微分積分、線形代数、確率論などが機械学習の基礎に必須。
  2. 大学レベルの数学

    • 微分幾何、最適化数学、関数解析、代数(群・環・体)、位相幾何などが取り上げられています。
    • 特に「集合と位相」や「確率過程」などは難解だが重要。
  3. 統計学と確率論

    • 統計学入門や確率論の基礎を固めるための具体的な参考書が紹介されています。
  4. 応用的な数学分野

    • 情報幾何やトポロジカルデータアナリシス(TDA)など、データ解析に応用される高度な数学についても説明。
  5. 参考書の紹介

    • 各分野でおすすめの参考書やテキストがリストアップされています。
    • 例:「数学ガール」シリーズや「統計学入門」など。

記事の特徴

  • 非アカデミックな視点で書かれており、実務に役立つ内容を重視。
  • 学ぶべき範囲を明確化し、初心者から上級者までの学習ステップを提案。
  • 著者自身の経験や挫折も交えたリアルな視点。

この情報は、データサイエンスや機械学習を学ぶ際に必要な数学的知識を体系的に理解する助けとなるでしょう。

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