線形代数

おすすめ

【数学】数学をやり直したいあなたにおすすめの手を動かしながら学べる参考書や勉強法はこちらです【 プログラミング Python】

数学をやり直したい数式には苦手意識がある数学を楽しく、効率的に学べたらいいなといった悩みを持つ方も多いのではないでしょうか。中学数学や高校数学の参考書や問題集はたくさんあり、中学・高校数学に学ばなかった部分がある方中学・高校時代に数学に挫折...
アルゴリズム

「プログラミング」による「問題解決」とは?数学力・アルゴリズム力をつけて、良いプログラムを書くための方法とオススメの本はこちらです。

「プログラミング」とは、プログラムを書くことです。「プログラム」とは、コンピュータを動かす手順を書いたものになります。料理でいえば、料理を作ることがプログラミングで、料理のレシピがプログラムになります。プログラミングをする目的は、主に(1)...
おすすめ

「ゲームプログラミング」の「数学」を基礎から入門したいあなたにおすすめの本はこちらです

ゲーム開発では、「ゲームエンジン」と呼ばれるすでに作られたプログラムを利用することで開発が効率化しています。「0からゲームプログラミング」をして開発することがないように思われるかもしれません。しかし、ゲームエンジンを使っただけでの開発では、...
おすすめ

「ディープラーニング」で必要な「数学」の分野と、そのポイントをまとめました(関数・微分・積分編)

ディープラーニング(深層学習)の進歩は著しく、現在の人工知能の発展を牽引しています。ディープラーニングは、2012年くらいでは専門家でないと扱うのが難しかったのですが、現在では裾野が広がり、フレームワークやライブラリを組み合わせることで、比...
Python

人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、10冊はこちらです

最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力(特に線形代数)と、それらを実装するプログラミング能力の2つです。日々進歩するこれらの技術で、他者に先んずるため...
Java

「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらで

「機械学習」は、近年注目されています。機械学習は、人工知能技術の中の1つで、人工知能の進歩に大きく貢献しています。機械学習ってうわさに聞くけど、未経験だし、機械学習ってむずかしいんでしょ?数学やアルゴリズムを使いこなさないといけないの?機械...
R

「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「主成分分析」とは、データの見方を変える方法です。といっても、データのもつ情報が減ってしまったらもったいないですよね。なので、主成分分析は、元のデータがもつ情報を最大限に維持した上で、扱いやすい別の見方を与えてくれる方法になります。主成分分...
おすすめ

「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】

機械学習を使って〜深層学習(ディープラーニング)を使って〜人工知能を使って〜など、機械学習の進展には著しいものがあります。本記事では、「機械学習」で必須となる「連続最適化」について、必要な数学、アルゴリズム、機械学習での最適化の使い方などが...
ベクトル

「ベクトル」を理解したい!ベクトルがわかりにくい4つの原因とその対策とは?

ベクトルはよくわからんという方は、まずは「ベクトルを知る」ことからはじめてみてはいかがでしょうか。といっても、ベクトルの公式や解き方を知るのではありません。ベクトルは、他と比べてどういう特徴があるのか?どんなところを注意しながら学べばいいか...
ベクトル

「ベクトル」を学びたい・復習したい方にチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「ベクトル」は私たちの身近で使われています。意外かもしれませんが、スマホの中ではベクトルの計算が活躍しています。たとえば、人工知能アプリの1つ「Siri(シリ)」は、質問すると答えてくれる「対話アプリ」です。じつはこの中では、ベクトルの計算...
Python

機械学習やディープラーニングでも必須の「線形代数」演算を、サクッと「プログラミング」できるようになりたいあなたはこちらをどうぞ

「線形代数」は、機械学習、ディープラーニングなどの人工知能技術や、ゲーム開発やコンピュータグラフィックス、圧縮センシング、ドローンなどの基礎となっています。最近特に盛り上がっている、ディープラーニング(深層学習)の進歩は早く、論文が出される...