Pythonを使った機械学習を勉強しようとして、微分積分が大事と言われて苦手な私は理不尽さとイメー

Question

Pythonを使った機械学習を勉強しようとして、
微分積分が大事と言われて苦手な私は理不尽さとイメージできなさで苦笑いしてしまったのですが、
データを読み込んで学習して正しい結果を出すのに微分積分は必須という感じを、
わかりやすく教えていただけると助かります！

kamiyasiro · Accepted Answer

Python使えます、って言う「なんちゃってデータサイエンティスト」と、
平均は1次の積率、と言う数理が分かっていて解析プロトコルを考えられる人材、
この違いです。

私は企業で統計解析屋をやっていますが、キャリア採用で入ってくる連中は後者です。しかも、その能力を前職では認めてもらえなかった、という理由で転職して来ます。

その言葉を吐いた人は、「後者の理不尽な理由」を感じている人かもしれませんね。
上司は、正しいかどうか分からないクセに、テキトーな解を出してくるヤツを認めて、悶々と悩んで解析している人材を無能とみなす。そんな世界です。

ちなみに、私は微積より線形代数が必要だと思います。
開発現場では、
「ユニタリ行列」の「直交」性を使って異常を検知する、とか、
「一般線形モデル」か「一般化線形モデル」か「一般化加法モデル」のどれで行く？、とか
そんな会話が飛び交いますからね。

↑分かりやすく書いていますが、これが分からなかったらテキトーなグループに入って下さい。

kamiyasiro · Answer

#3です。
ちょっと古いですが、↓こんな誤用が堂々とまかり通るのです。

https://japan.cnet.com/article/35038210/

膨大な数で検定すれば、些細な差でも有意になるという統計界の常識を知らない人が、偉そうな顔をしています。

微積が大事という言葉を吐いた人は、
こんな風になって欲しくないので、ちょっとは勉強しろよ、と言っているのかもしれません。

もしくは、0.64パーセントという誤差に埋もれるような値に歓喜し、それを評価する上司に嫌気が差して、そう言っているのかもしれません。

でも、これが世間相場です。
それで高給取りになれるんです。
本当に理不尽です。

ところで、#1さんのおっしゃっている、尤度関数を微分して０と置いて解けば最尤推定値が求められる、という話、理解できましたか？
コメントがズレているので、気になって仕方ありません。

rinkun · Answer

機械学習のライブラリを使って単に動かすだけなら微積分を知らなくてもできますよ。でもパラメータを適切に設定したり結果を評価するには背景にある理論を理解する必要もあり、そうなると微積分くらいは出てきますね。

cametan_42 · Answer

分からん。
「機械学習」っつったって色々あるでしょ?
しかも、自分で全部プログラムするわけじゃなくって、ライブラリを使う前提だろうし、脅しって言えば脅しだよなぁ。

統計学的に言うと、尤度と言うものがあって、それは関数で表されます。
その最大値が一種指標なんだけど、最大値を探すのに微積を使う、とかそんな感じかなぁ。
基本的には高校数学の延長線上の発想ですよ。
関数の最大値と最小値、ってのはいつでも「指標」になり得る、って事ですね、ザックリ言うと。

Pythonを使った機械学習を勉強しようとして、 微分積分が大事と言われて苦手な私は理不尽さとイメー