機械学習エンジニア

機械学習エンジニアになるためには、数学の知識は必須ですか？大学は機械系だったので、線形代数・微分積分・微分方程式などは学習済みです。

No.3 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/11/15 16:11

#2です。

機械学習って、データが巨大化して（ビッグデータ）、そのせいで従来の古典統計が破綻してきたので、それを補完するように構築されています。

ですから、古典統計と対比して学習すると、理解しやすいと思います。

例えば、正則化回帰は、まさに多重共線性を回避しています。
古典的な重回帰分析では、偏回帰係数βは、

β＝(XTX)^-1・XT・y

ですが、XTXの逆行列が求められないために破綻します。この逆行列が存在できるようにするのが正則化です。

全てこんな感じで理解を進めることができます。

No.2 回答者： kamiyasiro 回答日時： 2021/11/15 15:52

例えば、カグラーが多用するXGブーストとかライトGBMは、決定木を弱学習器として使います。

決定木のしくみを理解するには統計学の知識が必要です。

ということで、数学の中でも統計学は必須です。

なお、統計学を学ぶには、線形代数と微積の基礎知識が必要です。

でも、なんちゃって系データサイエンティストには、統計学はおろか、条件命題の逆・裏・対偶すら知らない人が多数います。

機械学習のユーザー程度であれば、徐々に基礎を押さえていけば良いと思います。

No.1 回答者： トモクンアヤチャン 回答日時： 2021/11/14 16:47

線形代数・微分積分・微分方程式などは必須だと思います。