DeepLearningに喰らいつく 準備2

2024/8/13
線形代数

回し者でも何でもありませんが、udemyがたまにやるバグ価格セールが開催中だったので、いい機会なので線形代数を学びなおしてみようとポチりました。

3万円が1800円とかっていうレベルのバグ価格セールなので、これまでも消化しきれないほどコースを買って積んであるのですが、今回は積まずにちゃんと履修します。

Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy

何故線形代数なのか。

DeepLearningに限らず回帰分析やその他の解析は、線形代数のロジックがもれなく使われています。

DeepLearningでいえば、特徴量を高次元のベクトルとして数学的に扱い、コンピュータでも正面から解を出すのは難しい複雑な連立方程式を計算可能にする、ある意味トリックのような感じで使われているという理解をしています。

実はこれ位の理解でも基本コードであればDeepLearningも実装自体は可能です。
現に私にでも書けましたから。

しかし、これからTransformerを使って更に踏み込んだDeepLearningの実装を行うにあたっては、線形代数の上澄みをさらっと撫でただけの私には、リファレンスを読むだけでも非常に厳しく感じられます。

今後のイメージとしては、まず今持っている機械学習の知識とPythonの知識を、線形代数を接着剤にして今後の展開に向けての土台作りに繋げようといったところ。

オベンキョウは自分で勝手に済ませろというご指摘はごもっともですが、こうして日記の如き場所でも、アウトプットすることでインプットの定着も期待できるので、勝手ながら記事にしていきます。