AIを学びたい！けど数学知識足りないって時に最初に読む本　【人工知能プログラミングのための数学がわかる本】

人工知能プログラミングのための数学がわかる本

AIを学びたいけど、どういった数学の知識が必要なのかわからないって方にお勧めの本。

単なる、高校数学を復習しよう的な内容にとどまらず、人工知能開発においてどういった数学の知識が必要なのか、どのように実際には使うのかの視点で書かれており、一通り復習が終わった後には、実際に自然言語処理と画像認識の簡単な人工知能サンプルを作成する流れを学習できるので、インプットからアウトプットまでが一体でイメージできるので、非常に良い。

・機械学習における数学の活用手順例

価格推定などの場合

1. 線形回帰モデルを設定
2. 最小二乗法により、重みを推定
3. 過学習を防ぐために、二乗誤差関数に正則化項を追加して計算する
4. 評価は、平均二乗誤差や決定係数で評価する

自然言語処理の場合

1. 形態素解析で単語を分解
2. 単語数を基にベクトル変換（BOW）
3. TF-IDFで重み付けをする
4. ロジスティック回帰で確立判定をする
5. 適合率、再現率、F値などでモデルを評価

画像認識の場合

1. ニューラルネットワークで推定
2. 損失関数を設定する
3. 損失関数を最小化する重みを推定する
4. 変数が大量に増えるため、勾配を求め、それが最小になる方向へ勾配を動かす
5. 勾配を動かす量を誤差逆伝播で求める