体育学部出身エンジニアはDeep Learningを理解できるのか
こんにちは。 久しぶりの投稿となってしまいました。
この度Deep Learningを学習し始める良いチャンスがあったので、これから学習の経過を定期的に記録してみようと思います。 (こういうところで記録しないとすぐくじけそうで。)
ハードルを下げるつもりじゃないですが数学の知識もITの経験もほぼ無いです。 こんな自分でもDLを理解できたら自分でもすごいと思う。
ゴール設定
ゴールは「『ゼロから作るDeep Learning』を理解しながら最後まで進められる」にしておきます。
現状
晒すのも恥ずかしいですが私の現在の状態です。
- 数学について
- 小学5年生の「割合」でこける。以後、算数・数学に拒否反応が出る。
- 中学でも数学苦手意識が克服できず文系の道に進むことを志す。高校受験ももちろん数学以外。
- 高校は英語学科なので数学はおまけ程度。ほとんど勉強した記憶がない。f(x)って黒板に書いてあったな、くらい
- 大学はスポーツで入れていただいたので受験勉強せず。
- 体育学部なのでもちろん数学はない。(スポーツ・バイオメカニクスで少し物理やったかな?)
こんな感じで今に至るので、数学の知識は中学くらいで止まっていて苦手意識もまだあります。
・・おい本当に大丈夫かよ?
学習予定
『ゼロから作るDeep Learning』をパラパラ見てみましたが、見たこと無い記号とか書き方?がたくさんあるし当たり前に「行列」っていう言葉が出てくるしで、若干ヒヨってます。。。
「ベクトルや行列を一般化したものをテンソルと呼びます。」って説明、14ページ目で出てくるとか正気?
しかしDLの前に数学を学び直すのも結構時間かかりそうなので、DLの勉強を進めながら、数学でわからないことが出てきたらその箇所を並行して勉強していくスタイルでやってみようかなと思います。(そのやり方で限界を感じてきたらまた考えます・・)
数学の教材には、手にとってみてわかりやすそうだった『数IA・IIB・IIICがこの1冊でいっきにわかる もう一度 高校数学』を使います。
まとめ
伸びしろしかなかった。
DLを操れるようになったらスポーツの画像解析とかやって最適なフォームとか導き出せるんでしょグフフとか妄想しながら頑張りたいと思います。
また進捗投稿します。
以上です。