本日は、人工知能を理解するためには、数学の知識が必要不可欠です。
数学は、文系の私にとってかなりの難題です。
本日は私のような文系出身者が人工知能で必要となる数学をわかりやすくした動画を紹介させていただきます。かなりわかりやすいです。
動画の中で紹介されている数学の分野はこちらです！
・微分
・線形台数
・統計
微分の解説
関数の説明から入ります。
詳しい内容は、動画を見ていただければと思います。
機会学習で微分を使う場面は、損失関数の極小を求める時（最適なパラメタを求める）に使う勾配降下法で使われます。
線形代数
ベクトルと行列の説明、計算法についての説明です。
機会学習で使われる場面は、よく目にするニューラルネットワークの計算に使います。
統計
統計は、分散、標準偏差、共分散（相関）の説明です。
この分野は、今後10年で間違いなく伸びる分野です。
詳しい仕組みはわからなくても、イメージだけでも持っておくと開発者になれなくても人工知能を使うことはきっとできるようになるはずです。
自分自身も勉強し、記事をアップしていく予定です。
難しいですね～