機械学習勉強ログ

機械学習に関連した勉強を記録していこうと思います。

線形代数を勉強しようと思う

なぜ勉強しようと思ったか?

機械学習を使った開発プロジェクトにJOINした。

なんとなくライブラリを使って機械学習っぽいことをやったり、データの分析(といえるレベルのものか?)などもしたりしてる。 しかし、この分野についてのバックグランドが全くないので、やれている感がない。 もうちょっとマシな感じになりたい!

困っていること

困っていることを列挙すると、次のような感じになる。

  • 数式が読めない。
  • 原理の理解があやふやなので、人にうまく説明できない。
  • 専門知識のある人との会話についていけない。説明してもらうコスト大。

たぶん、同じような境遇の人はいますよねw?

自分の略歴

  • 情報系の大学を中退 -> SIer -> Web 系(インターネット広告)のベンチャー企業
  • 大学時代、プログラミングは大好きでやってましたが、ほとんど単位を取ることなく、中退してしまいましたw。 線形代数微積確率統計 とかやっておけばと今更ながらに思いましたが、まさに後悔先に立たずです。
  • 直近はiOSのセキュリティ対策であるITP(Intelligent Tracking Prevention)に対応するための広告計測ツールの開発をやっていました。

今年の目標

はじめてのパターン認識

はじめてのパターン認識

目標に至るために攻略すべきテーマ

  • 線形代数
    • 基本的にベクトルや行列を使って数式が表されているので、これを理解できれば数式が頭に入ってくるのではないかと思っている。
  • 確率、統計
    • 古典統計
      • まずは、統計分析や検定手法などの機械学習ではなく、人間がデータをどう紐解いていくかについての手法を知る必要があると思っている。
    • ベイズ統計
      • 確率的なモデルで使われているのでベースであるベイズを知る必要があると思っている。

まぁ、そんな訳で続けられることを祈って、勉強記録を綴っていこうと思います。 月2回ぐらいの更新頻度で続けられるといいな。