微積がようやくわかってきた。

何を隠そう、数学はこのブログ随一の非モテコンテンツ。
もうこの数学って単語見た瞬間にブラウザの戻るボタン押されたりタブ閉じたりされているんじゃないかって思ってる。

まー、でもここはそういうブログなのだ。

半年くらい前に始めた微積、実はもう３周目くらいに突入している。
１周目はホント辛くってさ、何もかもがほぼ忘却の彼方だったので予備知識はほとんどない状態だったんだ。もうね、高校生の頃に習ったような公式類を忘れているもんだからその歩みは匍匐前進レベル。ブックオフで高校生向けの参考書を買ってきて、あーそうだっけなぁと思いつつ復習してようやく元の微積の本に戻るということを繰り返していた。だから１周目は全体を俯瞰するだけと思っていたのに想定外に時間がかかりまくった。で、２周目にようやく突入して今度は練習問題を解くということを中心に。今の３周目は証明と応用に重心を置いて読んでいる感じ。
で、今その３周目と並行してやっているのが線形代数と微分方程式、そして数値計算。微積で鍛えられたおかげで徐々に数学の本を読むのが前ほど辛くなくなってきているのを実感している。むしろ楽しい。これをやり終えて初めて自分の知りたかった分野のスタートラインに立てそう。
その分野とはマシンラーニングの分野。
Excelにはソルバーっていう機能があってそれを使うと魔法のように最適化問題を解けたりしてそれはそれでものすごいんだけど、そこから一歩踏み込んで機械学習がなんなのか、自然言語処理ってどんなんだろうってある時知りたくなったんだ。ただ、コテコテの文系だった自分にとってその壁はあまりにも高く大きく、絶対あんなのわからないって思ってた。でもイメージだけ把握して「あー機械学習ね、リコメンデーションで使われているヤツね」なんて知った口をきくような人間にはなりたくない。
だからどこまでレベルを下げてもいいから一から学んで行こうって思った。
手始めにやったのは機械学習の基礎知識には何が必要なのかというところの調査。結果、グラフ理論、確率・統計、数値解析、数理計画法が基礎になっているようだったのでそこからちょっと入門してみたんだけど、そのレベルでは数理計画法なんかが全くちんぷんかんぷんで歯が立たなかった。なのでさらにそれらの基礎となる微分積分、線形数学、離散数学まで降りて行ってようやくスタート可能になった。ようやく分からないことがなんなのか分かるレベルにまでこれたんだよね。
この機械学習を学ぶっていうのは自分にとって一大プロジェクト。なんせ到達点までおそらく１年以上かかるから。プログラミング言語なら１ヶ月もあればそれなりに扱えるようになるけれどこの数学ってヤツはそうはいかない。ただ、せっかく好きになったことだから着実にその歩みを進めて行くつもりだ。RAWR!!!!!