モチベーション

業務でも機械学習を使うことになったのと Generative AI に興味を持ったので使うだけでなく体系的な知識を学びたくなった。せっかくなので、素人がどのようにして機械学習周りの知識を習得できるのかあとで振り返ると面白いと思うので記録していこうと思う。

自分の立ち位置

理系の大学院卒。とはいえ線形代数、微分積分、確立・統計、情報理論などの細かい話は忘却の彼方である。当時、数学は好きでそれなりに真面目に取り組んでいたので頭の片隅にインデックスが残っていることを期待している。

達成したいこと

  • 業務で機械学習関連の話題についていけるようになること
  • 気になった Generative AI の原理を理解できるようになること。今は特に以下が気になっている
  • 機械学習関連の論文を読んで数式を含めて原理がわかる程度の知識があること

達成する気がないこと

  • 自分で新しい機械学習の理論を構築できるようになること
    • 構築された理論やモデルを使って新しい価値を創造できるソフトウェアエンジニアというポジションで在りたい

読んでいる書籍

以下の本のChapter1 (数学基礎), 2 (微分), 3 (線形代数)まで読んだ。練習問題は少ないけど大学1年の数学をさらっとおさらいするにはちょうどいい難易度とボリュームだと思う。

人工知能プログラミングのための数学がわかる本
  • Author: 石川 聡彦
  • Manufacturer: KADOKAWA
  • Publish date: 2018-02-24T00:00:00.000Z