【機械学習】に興味がある大学生必見!僕が1・2年生でやっておけばよかったと後悔していること

機械学習

どうも、ピョタロウです。

最近の家電やサービスは「AI搭載!」だとか「機械学習を用いて」などと謳っているものが多いですよね。

AIとか機械学習っていうカッコいい言葉を使うと、なんも知らん人からすると何か凄い技術を使ってるんだろうなって思いますよね。

僕も最初はAIとか機械学習とか何も知らなくて、「言葉の響きめっちゃカッコいいやん!作れるようになりてぇ!」って理由だけで興味を持ちました!笑

僕と同じような理由で興味を持った人は少なからずいるんじゃないでしょうか。

まあそんなこんなで最近機械学習を真面目に勉強し始めた僕ですが、様々な壁にぶち当たりました。 まあ壁にぶち当たることくらいは想像できてましたけどね…。意外と辛いものです…。

ということで、今回は僕が機械学習や深層学習を勉強しはじめたときに大学1,2年生の時にやっておけばよかった…と後悔したことを紹介します。

統計

まず、一番やっておけばよかったことは統計学の勉強です。

統計の知識は機械学習においてかなり重要です。

読む本によって変わるかもしれませんが、僕が機械学習を勉強し始めた時に読んだ本が、かなり統計の内容を必要とするものでした。

統計の知識の基礎はできている前提で話が進んでいくのでかなりつらかったです。

最低限、標本や平均、分散、標準偏差、分布、期待値などの意味を理解して計算や式変形もできるようでないとついていけなかったです。

統計の授業は1年か2年生の時にあり、受けたのですがその時も分からなくて成績はあまりよくなかったです。正直統計の知識なんて今後使うことないだろうし単位だけ取れればいいやくらいで受けていました。

この考え方が良くなかったです。

ですので、今後統計の授業を受ける予定のある方は、ぜひ真面目に授業を受けて、単位を取るための授業ではなく理解するための授業という気持ちを持って受けてください。

線形代数

続いて、線形代数学です。

線形代数は理系学科なら1年生で受ける学校が多いのではないでしょうか。

線形代数の内容は高校の時には習わない内容なので、よく大学数学と言われていますよね。

「大学に入るまで習わなかったってことは、今後大して必要じゃないってことじゃね?」

と思うかもしれませんが、機械学習を勉強するならそれは別です。めちゃくちゃ必要な知識です。

線形代数は様々なデータを扱う・分析するような分野には欠かせない学問です。

例えば、何十個もの特徴があるデータがあるとしましょう。その特徴を数式を用いてどのような関係性があるかを分析したいとします。ではこのとき何の数式を使うのかというと、線形代数で習う数式を使います。

このように機械学習のようなデータ解析をする分野には欠かせない知識です。なのでしっかり理解しておきましょう。

1・2年生までには理解しておけば僕みたいに後悔することは無いです。

僕の受けた線形代数の授業は、とても簡単な線形代数しか触れなかったっていうこともあり、ちゃんと意味を理解せずに単位を取得でき、いい成績を得ることが出来てしまいました。

なので、先ほども言ったように単位を取るための授業ではなく、理解するための授業という気持ちを持って受けてください。

なぜそのような式になるのかを理解するまで考える癖を今のうちからつけておくといいと思います。

もちろん考えて分からなかったら分かる人にすぐ聞きましょう。

線形代数の復習に使った教科書

ここで、僕が線形代数を復習するときに使った教科書を紹介します。

僕は「プログラミングのための線形代数」という教科書で線形代数の復習をしました。

この本は、よくプログラミングで使われる線形代数の知識を、範囲を必要なところだけに絞って解説してくれている本です。

また、直感的に分かりやすく説明してくださっているので、おススメです。

下にAmazonから購入できるリンクを貼っておくので、興味のある人は買って読んでみてください。

微分・積分

最後に微分・積分です。

「あ~はいはい微積ね、わかったわかった」

ってなりますよね。そうです、微積も理解しておかなければいけません。

ただ、そこまで深い知識は必要としないです。

微分とか積分ってどんな意味で、何を求めるものだったかが分かっていれば大丈夫だと思います。

ただ、僕が読んだ本は微積の知識を用いた式変形が必要で、そこで躓いてしまったぐらいです。

統計や線形代数よりは苦ではなかったので、大学の微積の授業が分かれば問題ないと思います。

まとめ:機械学習を学ぶ上で後悔しないためには

まとめとしていえるのは、何回か書いたように授業を真面目に受けることです。これに尽きます。

もし授業や授業で使う教科書の質が悪ければ、他の本を参考にして分かるまで理解しましょう。

本を買う金がもったいないと思う人は、数学が得意な友達を作りましょう。

いろんな参考書を広げるのも一つの手段ですが、交友関係を広げるという手段もあることを忘れないでください。

最後までご覧いただきありがとうございました!

今日のひとこと:春休み暇すぎる(機械学習の勉強頑張ります)

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