偏微分

今日、AI、機械学習のセミナーに参加してきた。

機械学習を学ぶ上で、基礎となる数学があると言う。
微分積分、線形代数、確率統計の3つだそうだ。

一応、僕は理系なので一通り学んできたはずだが、ほとんど記憶にない。

まずは基礎の基礎からと言うことで、中学の数学から例題がでた。
これは何とかクリアしたが、その後が問題だった。
次に高校の数学、そして次に、大学の教養の数学というふうに、徐々にレベルを上がっていった。

大学の教養数学のところで、ついに出た。
偏微分だ。
学生時代、僕はここで挫折した。

なぜ、偏った微分をしなければいけないのか。
当時の僕の脳みそでは、まったく理解できなかった。

でも、今日のセミナーでだいぶすっきりした（と思う）。
複数の変数がある場合に（だいたい現実世界で変数が一つだけということは少ない）ある特定の変数だけで微分しましょうということだったのだ。
それにどんな意味があるのか分からないけれど、考え方は分かった。

機械学習の分野では、数学的知識があるかないかでは、できることがかなり変わってくるという。
このセミナーはそこをきちんとやることで、本当の実力を身につけようという趣旨のもので、あと3回がまた楽しみ。

思えば、数式を手書きで書くなんて、もうなん十年ぶりだろうか。

大人になっての学びは楽しいなぁ。
学生時代のあの苦行は何だったんだろうなぁ。
（やはり目的もなく学ぶというのは苦行以外の何ものでもないのだろうな）