機械学習初心者必見！事前に知っておきたい基礎知識とは？

確率と統計の基礎

確率と統計は、自然科学や社会科学など多岐にわたる分野で広く利用される数学的手法です。確率は、不確定性の程度を定量化するための枠組みであり、例えばランダムな事象が起こる確率や、ある条件下で特定の事象が起こる確率などを求めることができます。統計は、データを扱い、その中に存在するパターンや特徴を解析するための手法です。例えば、平均値や分散などの統計量を計算したり、複数の変数間の関係性を分析することができます。

これらの手法は、自然科学の実験データや社会調査データなど様々な場面で活用され、現代社会に欠かせない存在となっています。また、ビジネス領域においても、マーケティング戦略の策定や財務分析などに活用され、ますます重要性が高まっています。

確率と統計を学ぶことで、データ解析や意思決定のための客観的な根拠を得ることができます。また、膨大な量のデータを解析することで、あらかじめ予測ができなかった事象を発見し、新たな知見を得ることができるため、新たなビジネスモデルの構築やイノベーションにつながる可能性があります。

確率と統計の基礎を学ぶためには、高校数学で習った内容を応用し、より深く理解することが大切です。確率と統計は、多くの問題を解決するために利用されるため、幅広い知識が必要です。しかし、基本的な理論や手法を理解し、問題に応じて適切な方法を選択することができるようになれば、確率と統計の知識は非常に有用なものとなります。

確率・統計の基礎を学ぶことのできる入門書には以下のようなものがあります。

1. 統計学入門 (基礎統計学Ⅰ)

初めて統計学に触れる学生向けに、基本的な確率論や統計学の手法を優しく丁寧に解説しています。様々な分野でのデータ分析や研究に欠かせない統計学の基礎を習得することができます。また、本書では実際に手を動かして問題を解くことができる演習問題が多数掲載されており、理論と実践の両面から学ぶことができます。統計学を学び始めたい学生や、基礎的な知識を復習したい社会人にとってもオススメの一冊です。

2. データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

この本は、統計学の基礎的な概念から始まり、統計的仮説検定、回帰分析、分散分析、確率分布、ベイズ統計学、統計モデリングなど、データ分析に必要な幅広いトピックを扱っています。

また、本書は、多くの例題や実際のデータを使って、理論的な部分を補完しながら、実践的なアプローチで統計学を学ぶことができます。さらに、各章の最後には、問題や演習問題が掲載されており、理解度を確認することができます。

この本は、統計学を初めて学ぶ方から、データ分析においてより深い理解を得たい方まで、幅広い読者層に向けて書かれています。また、数学的な背景があまりない方でも、本書で扱われるトピックについて十分に理解することができるよう、わかりやすい説明がされています。

『データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅』は、実践的なアプローチで統計学を学びたい方に非常におすすめの一冊です。

まとめ

機械学習には数学的な知識が必要不可欠であることがわかりました。線形代数や微積分、統計学は、機械学習においてよく使われる理論であり、これらの基礎をしっかり理解することが機械学習の上達につながります。

また、プログラミングの知識も必要です。特にPythonは、機械学習においてよく使われるプログラミング言語であり、これを使ったプログラミングの基礎を学ぶことが重要です。

機械学習には、データの前処理やモデルの評価方法、過学習やアンダーフィッティングの問題など、多くの知識や考え方が必要です。これらの基礎的な知識を身につけることで、より高度な機械学習の技術を習得することができます。

機械学習は、今後ますます重要な技術となっていくことが予想されます。初心者でも、基礎的な知識をしっかりと学び、実践的な問題に取り組むことで、機械学習における自分なりの成果を出すことができるでしょう。