タグ: 機械学習

数学を学び直す意義：AI を読み解く三つの言語LLM の内部で何が起きているかを、線形代数（埋め込みと低ランク近似）、微分積分（勾配降下法の収束と学習率）、確率統計（交差エントロピーとベイズ更新）の三つの言語で読み解き、学び直しの到達点と順序を示す。情報科学AI時代の生存戦略学部線形代数微分積分確率統計機械学習抽象化約 30 分
なぜ機械学習に数学が必要か：学習を「損失の最小化」に書き直す回帰も分類も経験リスク最小化という一つの最適化問題に帰着することを示し、線形代数・微分積分・確率統計がその各段階でどう働くかを、最小二乗法と勾配降下法の完全な証明で確かめます。情報科学機械学習の数学学部機械学習経験リスク最小化最小二乗法勾配降下法最尤推定約 35 分