これは何か
機械学習の背後にある数学は、線形代数、微積分、確率を扱い、ニューラルネットワークや回帰アルゴリズムのようなモデルが、勾配降下法や損失関数を含めて、データから実際にどう学習するかを支えています。
なぜ重要か
機械学習をブラックボックスとして扱うのではなく、その背後にある数学を理解することこそが、モデルを本当にデバッグし、改善し、信頼できる人と、なぜ動くのか理解せずに既製のコードを実行するだけの人とを分けるものです。
試験のコツ
新しい機械学習アルゴリズムを学ぶ際は、まず小さくシンプルな例で手作業で数学を追ってみましょう——勾配降下法が手作業で2つか3つの数を更新していく様子を見ることは、一般的な公式を読むだけよりもはるかに本物の理解を深めてくれます。
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