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※この記事の1年後に文系エンジニアがCourseraの機械学習コースを1ヶ月で修了したので振り返ってみました。という記事もアップしました。 文系エンジニアが機械学習に入門しようと思うと、どうしても「数学の壁」にぶつかります。 一般的に、機械学習を理解するためには、大学レベルの「微分積分」「線形代数」「確率統計」の知識が必須とされていますが、私のような典型的文系エンジニアの場合、それを学習するための基本的知識自体が圧倒的に不足しているため、まずは高校までの数学を一からやり直してみました。 学習前の私の数学スペック 学生時代の数学の学習歴は高校2年生の2学期位まで。 大学で経済数学の授業があった気がするがほとんど出席していない。 仕事で使った数学知識は三角関数程度。(画像処理ソフトを開発した際に使用) 学習に要した時間 小学校の算数 5時間 中学数学 6時間 数I/数A 12時間 数II/数B
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
この春からプログラマーとして働くようになりました。今まで色々と開発系の勉強を中心にしていましたが、最近はもっぱら高校数学を独学しています。 勉強しようと思ったきっかけ、教材として使っている『長岡の教科書』の紹介について書いていきます。 勉強しようと思ったきっかけ まず前提として、僕は高校を中退しています。空白期間を経て情報系の専門学校に入ったのですが、その際に取った高認も、英語だけを受験して取得したという経緯もあり、高校以降の勉強の知識がごっそり抜けてしまっています。 その後、専門学校に入ってから基本情報技術者試験を受験することになったのですが、そこで出てきた集合や対数、数列といった知識が全くないため(Σってなに状態)、数学の知識の欠如を感じたものです。 なんとなく数学コンプレックスを抱えたまま過ごしている折に、2014年10月発売のWEB+DB PRESS Vol.83のインタビューにて
この最大公約数を G とおくと、$1649$ は G で割り切れるし、 $221$ も G で割り切れますよね。ということは、この2つの差「$1649-221$」も $G$ で割り切れることがわかります。 これをもっと進めていけば、$1649-221\times 2$ も $1649-221\times 3$ も $1649-221\times 4$ だって、$G$ で割り切れるはずです。 「$1649$ から $221$ を何度も引く」を進めていくと、割り算にたどり着きます。割り算をすると「$7$ 余り $102$」と計算できるので、\[ 1649 -221 \times 7 = 102 \]と書けることがわかります。この式で、 G で割り切れるものに注目してみましょう。 $1649$ も $221$ も G で割り切れるので、余りである $102$ も G で割り切れないといけません。
この記事はMath Advent Calendar 2015 2日目の記事です。 前回の記事は515hikaruさんのMath Advent Calendar 2015 一日目 - 515 ひかるのブログ 日常編です。 とあることから、30歳にして数学を学び始めました。いまは毎日楽しく数学の書籍を読んだり方程式を解いたりしています。 本記事では、僕と同じようにもう一度数学を学びたいなと思っている人向けに、数学の魅力を再発見する方法を紹介します。 30歳にして数学を学び始めたきっかけ きっかけはプログラマのための数学勉強会です。 とあるご縁でこの勉強会で発表することになり、そこから数学を学び直しました。 内容については、以下の記事を参照ください。 プログラマのための数学勉強会@福岡に登壇してきました プログラマのための数学勉強会@福岡#2に登壇してきました この数学勉強会で数学を勉強すること
こんにちは、らくからちゃです。 どうも、鹿児島県の知事さんが『余計なこと』を言ったお陰で色々と大盛り上がりになっているようですね。 ちなみに、こんなことを仰られたようです。 知事は、全国学力テストの結果を受け、「サイン、コサイン、タンジェントを社会で使ったことがあるか女性に問うと、10分の9は使ったことがないと答える」と述べ、「社会の事象とか、植物の花とか草の名前を教えたほうが良い」と主張した。 その後、『女性だけじゃくて、私もサイン、コサインは使っていない』と語るなど、記念受験したセンター数学で、ひと桁台を弾き出したわたしにとっては、随分と親近感の湧く発言で有ります。さすがに対象を女性に絞った部分は頂けないと思いますが、概ね同意できるところも多いような気がします。 三角関数と学習指導要領 ところで皆さん、三角関数って高校数学のどの教科に入るか覚えています?わたしは、さっぱり忘れてしまった
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず(数式で脳みそが詰む)、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん?」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座(MOOC)の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
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