Jupyter Notebookで数学のお勉強

AIに取り組もうとするとどうしても必要になってくるのが数学。といって、数学ばかりに取り組んでいつまでもAIに進めないのも本末転倒で、プログラミングさえできれば数学が分からなくてもいちおうAIは試せるし、それでAIって何かということもそれなりにはわかります。クラウドのコグニティブAPIを使うという方法もあるし、scikit-learnやTensorFlowと使う場合もどうにかなる。

でも、やっぱり、AIをちゃんとやろうとすると数学が付いて回る。でも、私は数学はあまりやってなくて苦手だから、数学をどう勉強しようか?と考えたのです。

私のようにコンピュータばかりやってきた人間は、数学の素養はなくてもプログラミングという武器があるので、それを使うことにしました。

まず、この本を使っています。AI(というかこの本的にはデータ分析)に必要になりそうな数学がコンパクトにまとまっています。この本はPython3エンジニア データ分析試験のテキストにもなっている。

そして、数学の章で説明されている内容をJupyter Notebookにまとめていきます。NotebookはPythonコードだけでなくMarkdownでドキュメントも書けるし、TeX形式で数式も書けるので、数学のお勉強ノートとして使えます。

たとえば、こんな感じ。数式を書いて、コードで試して、ついでにNumpyのようなライブラリを使って簡単に計算してみる。理解が深まっている…と思う。

Notebookのipynbファイルは、GitHubにPushしても同様の形式で閲覧可能なのも良いところです。私の学習成果もPushしてあるのですが、基本的に本に書いてあるままの内容になってしまうので、いちおうPrivate指定したリポジトリにしています。ある程度、学習成果がまとまったら公開できる内容に変えて、Public指定のリポジトリにPushすることもしてみたいと思っています。

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この記事を書いた人

井上 研一

株式会社ビビンコ代表取締役、ITエンジニア/経済産業省推進資格ITコーディネータ。AI・IoTに強いITコーディネータとして活動。2018年、株式会社ビビンコを北九州市に創業。IoTソリューションの開発・導入や、画像認識モデルを活用したアプリの開発などを行っている。近著に「使ってわかった AWSのAI」、「ワトソンで体感する人工知能」。日本全国でセミナー・研修講師としての登壇も多数。

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