はじめに
ディープラーニングとか熱いですよね。
ライブラリやネットサービスを使えばそういう技術を試すことはできるのですが、基本的な理論を知っておくのは大切なんじゃないかと思います。
しかし、本やネットの情報は大学初等レベルの数学の知識を前提としているものが多く、高卒の僕なんかには大変つらいです。
そこで、この記事シリーズでは、「こう言ってくれれば僕でもわかった」という観点で、機械学習の基本について説明みたいな事を書いていこうと思います。
「長いけど平易」な感じを目指します。
想定する読者層
読み手としては下記のような方を想定しています。
- 簡単な機械学習をスクラッチで実装できる程度の理解がほしい
- 高校くらいまでの数学の知識が何となくある
- 大学の初期で学ぶレベルの線形代数の知識がない
基礎を知ることで、ディープラーニングの本とかが読めるようになるといいな、と思ってます。
書くこと
下記の記事によれば、機械学習の手法は大ざっぱに識別関数、識別モデル、生成モデルという三種類に分けられるそうです。
http://d.hatena.ne.jp/echizen_tm/20110114/1295030258
とりあえず識別関数による機械学習について書いていきます。
データの自動分類なんかができるようになります。
記事を書く意図
- 過去に勉強しようとしたが挫折した、という人の助けになれば幸い
- 詳しい人には、間違いがあれば正して頂きたい
- 友達がほしい
謝辞と社員募集
社内勉強会にご招待頂き、機械学習の勉強をするきっかけを作ってくださった株式会社カラクル様に感謝します。
社長が金髪なのに社員を募集してるそうです。
弊社、株式会社アルキーでも一緒に働く仲間を募集していますがサイトがまだないので強く言えない。
福岡で働くことに興味があるけど九州なんて尖った仕事ないんじゃねぇの?と思ってるIT系の方、ご紹介できることもある気がするので是非ご連絡ください。(紹介料取るとかじゃないです)
hokuto@archii.co.jp