【本の感想】人工知能プログラミングのための数学がわかる本(石川 聡彦)

自分は文系大学出身で、

それも人文系なので特に数字を使わずに過ごしてきたのですが、

数年会社で勤務する中でデータ分析に興味を持ち、

最低限の数学は身に着けておかないとなと思っていた矢先。

石川聡彦さんという方（26歳！）が書かれた著書

『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』（KADOKAWA、中経出版 /2018年）

をkindleで見つけて買いました。

https://www.amazon.co.jp/dp/B079TLRZ8K/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1

「ゼロからわかる！」とのことですが、

いわゆる３Ｃの単元すら通っておらず、

微分積分すらほとんど理解していない自分では

厳しいかもと思いつつ読み始めましたが、

「体系的」かつ、統計や人工知能に必要な単元に

絞りに絞った入門書となっており

少し頑張れば、

自分でもなんとなく読み通せたことにびっくりしています笑

本書の構成は以下のようになっています。

CHAPTER1：数学基礎

　→変数／一次式と二次式／平方根／対数(log)／三角関数／数列　など

CHAPTER2：微分

　→極限(lim)／微分基礎／偏微分／グラフの描写　など

CHAPTER3：線形代数

　→ベクトルとは？／内積／ベクトルのノルム／コサイン類似度／線形変換　など

CHAPTER4：確率・統計

　→確率とは？／確率変数と確率分布／期待値／平均・分散・共分散　など

CHAPTER5：実践編１

　→回帰モデルで住宅価格を推定してみよう

CHAPTER6：実践編２

　→自然言語処理で文学作品の作者を当てよう

CHAPTER7：実践編３

　→ディープラーニングで手書き数字認識をしてみよう

上記の体系だてにより、

CHAPTER5～7の実践編の内容の理解に向けた

最短距離で、基礎的な数学を

CHAPTER1～4で叩き込んでくれるような構成です。

本書の一番の特徴に思えるのは

CHAPTER1～4の基礎数学の部分で、

一つ一つの概念（偏微分、ベクトルのノルム、など）

をインストールした後のスペースで、

学習した概念・単元が、

実際のデータ分析・機械学習プログラミングの中で

どう活かされてくるのかが

随時・具体的に紹介されるところです。

高校生のときは何に使うのかわからずに

やってられなかった数学も、

実際にどう活用できるのか具体的に出されると

モチベーション上がりますね！

また、説明が最小限に抑えられているため

場所によっては理解に時間がかかる部分も

少なからずありますが、

「わからないところだけ自分で調べて解決したい、

わかるところは最小限の説明だけ読めばいい」

というタイプの自分には相性が良かった感じがします。

とはいえまだ理解が足りない部分もあるので、

本書を踏まえたデータ分析・プログラミングをしてみつつ、

繰り返し読んで理解を深める本にしようと思います！