機械の知性を手に入れるのよ

キノコです。
松たか子の「明日、春が来たら」が大好きです。

春のそわそわした空気は嫌いではないのですが、山菜の類があまり得意ではないのでこの時期に会食に行くと、春を感じる山の恵です！などといって提供されるものに思わず怯えてしまいます。季節の味わいというものは大切にしていきたいとは思いますが、好き嫌いとはまた別だという、多層的な嗜好を理解していただければ幸いです。

さて、時事ネタ担当としては、トレンドのワードをピックアップしていかねばという矜持を持っており、今日は耳にしない日はない言葉として大人気の”機械学習”というものをとりあげ、サラッと紹介していこうと思います。合わせて図書室の蔵書の宣伝をしておきますと、2018年よりキノコは機械学習（というよりはデータサイエンスですが）を学び始めまして、大量に書籍を購入しました。MLPシリーズはもちろん、オライリーやオーム社、共立出版に、東大の統計のあの本とか、TJ某氏の紹介するやつとかも一通り買いました。けっこうな充実ぶりだと思うので、ぜひ見に来ていただければと思います。
（ちなみに買っただけで「読んで完璧に理解した」とは一言も書いていないことをご記憶ください）

機械学習というのは平たく言ってしまえばデータから予測可能なタスクを切り分けて、分類あるい回帰問題として解くことによりまだないデータを推測するというものです。機械が人間のように思考するような試みを指す、みたいな説明を見かけることもありますが寡聞にしてキノコは物事を分類か回帰かに分けたり時系列にデータを整理して思考できている人間を殆ど見たことがありませんのでこの説明の妥当性を疑っております。類は友を呼ぶとのことなので皆様の周りにはいらっしゃるかもしれませんが。

どうでしょうか、こう言われてみると簡単なのでは？機械学習、と思えてきませんか。そう、大枠のやりたいこと自体を理解するのはおそらく簡単です。ある法則（その法則は明確になっていないにしても）があって、データを入れると、何らかの関係性を見出して予測数値を返してくれるわけです。すごいですよね。これでもう機械学習と言われても恐れることはありません。あれでしょ？予測するやつ、と言っておけば間違いではありません。

しかし、これで話が終わってしまってはせっかく購読していただいているみなさまに申し訳ないですよね。それに、実際に自分でやってみると数学の基礎ができていない場合、鼻血を出しながら線形代数の基礎からやり直すことになります。線形代数お好きでしょうか？そもそも何？という方も中にはいらっしゃるかもしれませんが、今回は線形代数の話はしませんので次回以降にご期待下さい！でも機械学習のもうちょっと分かりやすい話はしていきます。