​このページでは, 機械学習全般を雑多に, 主にマツダが出会ったテーマなんかを思いついた順に教材風にまとめていくページになります. 

本当は, 機械学習と言っても, 細かい分類があったりするんだと思いますが, (あんまりそういうことに興味がないので,) あんまり気にせず”機械学習”と表現しています. 

 

数学の復習を少しだけしましょう. 函数 (もしくは写像)とは入力に対して出力がただ一つ決まる機構のことでした. このように捉えると, 我々の生活には, 様々な函数が存在していることがわかります. 例えば, 

 

入力: 景気や人口動態, 国家間の関係性, 気候

出力: 株価

 

入力: 複雑な会話(つまり 文脈)の中での質問(例: ところであなたはどこ出身ですか？)

出力: 適切な応答 (例: 質問者が日本人なら都道府県, 同じ都道府県出身であることを知っていればもっと細かい地域, 質問者が海外の人なら, 日本, と答えるのが適切？)

 

などです. 

 

これらを, 貧弱な人間の計算力だけで, 数式として完全に書き下すことは不可能でしょう. 一方で, 株価や会話などは膨大なデータが存在しており, 

入力に対する適切な出力の正解

に関する解答集を持っています. 機械学習は, この膨大な入力と出力の対応を模倣するような函数を, 強力な計算力を持つ計算機(ざっくり言えばパソコン)を用いて, 見つけ出す技術といえます. 

 

こういうと, とっても難しいことを言ってるような気がしますが, 本質的な数学的知識は一回生で勉強する微積分と線型代数だけでほとんどが説明されてしまいます. ここでの(裏の)目標は, “データサイエンス数学”とか”AIと数学”とか, そういった言葉を”なんかすごそう！！”と思うのではなく, 大したことないな？と思えるようになるのが目標です.