数式を解くための勉強で失敗した実体験【微分】

みなさんこんにちわAIくんです

今回は僕の実体験の話になります。

機械学習のために数学を勉強始め、数式は解けるがなぜか機械学習とつなが

らないという経験があります。

そのときにどう対処したのかについて書きました。

復習がてらに微分を勉強

皆さんの中には機械学習を勉強し

数学も勉強しようかと考えている方もいると思います。

で、おそらくその中には「高校レベルの数学ですらうる覚え」の状態の人もいると思います。

必要な数学を検索してみれば、「微積分・線形代数・確率統計」

名前見るだけで頭の中は「？」になるし、いざ試しに調べながら勉強して

みても継続が難しく、「今この勉強は機械学習とどう関わるの？」って

思ってる方もいると思います。

ぼくもそうでした。

はじめはいきなり線形代数やっても、大学レベルなら無理だと思い

微積分を勉強しました。

「微分すると定数は消えると」「微分を一般化した数式はこれかよし覚えよう」と復習がてらに勉強したものの、

微分が何なのかまったくイメージも理解もできませんでした。

使っていた参考書の問題点

ただ後からわかったことなんですが僕が使っていた参考書には

大きな問題点がありました。それは。。。

勉強内容が微分の数式を解くためであって、本当に微分を理解するためではなかった

これが超大事なんですよね

例えば、xの2乗を微分すると2xになりますよね？

これは微分を少しかじった人なら余裕で解けると思います。

でも、これって本当に微分を理解したことになりますか？

答えは「NO」です。

じゃあ、微分とはなにかというと、「変化のようす」を見ることができるんですよ。

この「変化のようす」を理解するには

そもそもなぜ微分という数学が必要になったのかを考えてみればわかります

微分がまだ登場してなかった頃は、たえず変化していく進行方向を求めることができませんでした

例えば、野球ボールを投げたときにそのボールがどこに着地するかは

感覚でした

他には、大砲を打った後のその球の着地点は正確にはわかりませんでした。

そこでこの常に変化し続ける曲線の方向を正確にしるために

新しい数学が必要になったわけです。

そこで登場したのが「微分」です。

このようにただ数式を解くための手法が、微分が登場した理由を勉強すると

なぜそれが機械学習と関わるのかを理解できます

当然ですが、数式は解けないよりは解けた方が良いです。最終的には解けないとだめですが。

ただ、僕の場合はまずは直感的な理解が先だなと思い

イメージの理解を先に勉強しました

もし数式ばかり解くことに夢中になってしまい、やる気が失われそうになっ

たときは直感的な理解に頼って見てください。