機械学習が最近流行ってますね。
うちの会社でも導入しようという声を聞きます。
機械学習と言えばプログラミング を書くことが注目されてます、数学とも関係が強くて理解が必要、って言われますよね。
…数学苦手
分かる。分かるよ…。
でも、知らへんと、ただ機械学習を使うだけの作業者になってしまいそうで…。
せやから、出来る限り必要な数学だけ学びたい・・。
という思いもあって、機械学習の数学も学べるコンテンツを探してました。
今回これまで僕が勉強して良かったと言えるコンテンツを紹介します。
Udemyの機械学習ならキカガク流がおススメ
まずはじめに、Udemyをご存知でしょうか？
ここで購入した動画はパソコンはもちろんアプリをダウンロードする事でスマホでも見れます。
そのため、どこにいても学習が可能です。
また、英語だけでなく日本語での教材も多く取り扱っているので、何か学びたいと思っている人は覗いてみるとおもしろいと思います。
Pythonの勉強を始めてTwitterで色々調べてる時に、キカガクという会社の吉崎さん(@yoshizaki_kkgk)という方のツイートを見ました。
そこで紹介されていた教材が面白そうだったので、やってみたのがきっかけです。
早速やってみると、これぞ求めていたコンテンツって思いました。
これから、そのコンテンツの中身について説明させてください。
キカガク流の特徴
キカガク流の特徴は何と言っても「手書き数学解説」です。
なんやねんそれ。そのまんまです。
紙に手書きで書きながら数学を教えてくれます。
板書とは違う良さがあります。
説明が丁寧というのもあるけど、なんかね、なんかええねん。
分かりやすい。
こんな感じで、まず数学的な解説を行ってその後Pythonを使って実装していきます。
*実装にはJupyter Notebookを使います（環境構築も説明あり）
キカガク流 機械学習の内容
上記のコンテンツには初級編と中級編があります。それぞれ下の様な内容になってます。
初級編
ライブラリ：Numpy、 Pandas、 Maplotlib
数学： 微分、偏微分
微分は高校で習いますね。忘れた？
大丈夫。
ちゃんと分かる様に説明されてます。
そして大学数学の偏微分まで解説されています。
これは嬉しいですよね。高校数学から大学数学へつなげてくれる感じです。
はっきり言って、微分までは何とかなります。
というのも、2次元平面で説明が出来て、想像もしやすいから。
ただ、偏微分となってくると、記号も増えて、立体的になって分かりにくくなります。
ここを微分から通して偏微分まで教えてくれるのは非常に助かります！
そして、理論的な解説の後は、実際にPythonのコードを書いていきます。
ここでも、環境構築からPython で絶対必要なライブラリまで丁寧に解説してくれます。
正直、この初級は本当に機械学習の基礎って感じで最高です。
Udemyでキカガクのコンテンツを見る
中級編
数学 線形代数、統計、ベクトル
中級は重回帰分析です。
ここでは線形代数やベクトルを解説してくれます。
中級でついに、線形代数の話が出来てきますが、機械学習にとって線形代数は必須です。
なぜなら、多くの変数を同時に扱うには、線形代数が非常に便利だからです。
しかしながら、ここって大学でも学部によっては基礎教養くらいでしか教えられない所になっていて、計算は出来ても理解している人は少ないと思います（僕は計算も出来ないくらい忘れていました・・・）。
そこに対して、基礎から、そして機械学習にどのように使用するかも教えてくれる教材ってなかなありません。
中級編では、初めから丁寧に、もちろんPythonのコードまでを教えてくれます。
初級編をやった人は中級編まではやってほしい内容になっています。
流れは初級編と同じ様に、数学の解説を行った後にプログラムを行います。
Udemyはセールを狙え
Udemyには安く教材を購入する方法があります。
それはセールを狙う事です。
通常価格はだいたい15,000円以上なんですが、セール時は90%OFFとなり千円台で購入出来ます。
セールのタイミングはまちまちですが、時々覗くか、会員登録しておけばメールが来ます。
Udemyでキカガクのコンテンツを見る
正直、教材の内容は素晴らしいのですが、10,000円以上で買う必要はないと思います（セール待ちでOK）。
結構頻度よくセールをやっているので、そこを狙いましょう！
機械学習数学の参考書
その他に、数学の解説がされている参考書を紹介します。
有名な本ですが、文句なしです。
これらが日本語で読めることに感謝したいです。
最後に
やっぱり、技術には基礎となるものがあります。
機械学習の基礎は間違いなく数学です。
これを少しでも理解して、機械学習をただ使う人じゃなくて、機械学習を考えられる人になりたいな、と思います。
少しでも参考になれば。
最後に、「微分や線形代」以外にも「統計学」も必要です。
統計学を勉強するには、「統計検定」がオススメです。
僕が「統計検定」を勉強した時のブログも書いてますので参考にしてください。