「統計学が最強の学問である[数学編]」を10回読んだ

こんにちは。

野郎です。

1月も半ばです。沖縄も寒くなりました。

今日は同じ本を10回読んだからその報告だよ。

プログラムを書く仕事

野郎はいまプログラムを書いたりする仕事をしています。実際書くようになってからほぼ1年くらいだと思う。うーん、1年は少し過ぎたかな。最初はVBAつくって、そのあとC#で何本か業務アプリ(っていうの?)を書きました。今も書いています。知ってる範囲ではC#好き。GASを少し触ったけど、基本的なことなら調べながら書いていけそうな気がする。会社にやってみてと言われた、仮想環境作ってのPHPまわりは、まだ馴染めていない。。。C#はとても好き。

きっと処理を自然言語でで記述したらどの言語も同じようになると思うのね。だから、勉強すればどの言語も書けるようになるのではないかと想像しています。 C#かなり好き。もっと知りたい(勉強時間の確保メドが立ったのでC#も勉強することにしたのー。ヒャッホー)

C#書くのは面白いし、とにかくvisual studioがすごく良くできている(VBAのIDE比)ので楽しいっす。書くたびにコードをレビューしてもらっていて、その度になるほどーって思ってます。一緒に働いている人たちにも、とりあえずプログラム書くのは何の心配もないと言ってもらえてたのでひと安心です。とはいえ知らないことばっかりだし、始まったばっかりなのでこれからたくさん書いて上手になっていきたいなー。C#すごく好き。

今は職場の状況が非常に良いので、野郎にとっては力がついていきやすいと思うのです。やるぞー。

とにかくさ、コード書くのはすごい楽しい。もうウルトラたのしいよー。続けていきたいなー。

こっちに来た理由

そもそもなんでコッチに来たかというと、元々の元は、機械学習とか人工知能とかすごいなー、これを今まで自分が見てきた研究に当てはめたらわかることがあるのかなーと思ったんだね。

例えばさ、マウスの視床下部を染色したりしてたんだけど、染色って職人っぽいのよ。もう切るところから天候に左右されるしね。染め上がったものだって、毎回少しづつ違うから、心眼とは言わないけど、職人的な目線っぽいのが必要だった。論文投稿しても「定量化しろ」ってすごく真っ当な指摘を21世期にされる分野だもの。ははは。

諸事情があって、定量化するのが難しかったんだよ。でもこれ、機械学習とかで学習してもらったら染色強度の判定とか簡単に定量化できないのかな、とか。

他にもイカのボディパターンの解析をできないか、とか。イカの鏡タッチ行動を解析できないかとか。

夢は膨らむね。

もともとは、そういう興味を持ってコッチにきたんだよ。

数学が足りない

こっちの業界に来てプログラムの基本的なことは自分なりには心配なくなってきたので、いよいよそっちの勉強を始めようと思ったのね。調べてみたら、どうやらやはり数学ができないと中身はわからないみたい。当たり前だね。ライブラリだとかすでにある仕組みを使うのは必要があればできるようになるはずだから、自分の興味としては基本的な部分でいいから中身を知りたい。

雰囲気としては、機械学習とか人工知能とかって統計らしい→統計は数学だよね→線形代数の基本的なとこは知っとかないとわからないっぽい→そもそも高校数学から思い出さなきゃー、でしょうか。

大学で生物学をやったけど、あんまり統計をやらないラボばっかり渡り歩いちゃったんだよな・・・・。分子系統がストライクだったけど、サンプリング→実験やりまくりで忙しくて、統計については使う部分で精一杯だった。。。。

中学中退の野郎が1年半の大学受験突貫工事をしたとき、一番面白かったのは数学だったんだよ。あんまりできなかったけど、それは時間がなかったから仕方がない。いつかもう一回やりたいと思っていたので、いい機会と思って取り組むことにしたよ!やりますか、高校数学から!

やるぞー。

繰り返すこと

大学受験の教訓の一つに、同じ問題集を繰り返した方がいいってのがあるよ。必要事項は同じなんだからさ、同じ本を繰り返した方が簡単なんだね。だって必要事項が同じな以上、同じことが書いてあるんだから。

ただ、何を繰り返すのかってとこで迷いが生じやすいからさ。間違った本で繰り返してしまったら時間の無駄になってしまうのでは?という恐怖感がある。そこが難しいところです。

今回は、この本を繰り返すことにした。

統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書

「統計と機械学習の入門書を読むための数学の準備をする」っていうたいそう明確な目的の本。必要なことは網羅的に書いたけど、目的外のことは大幅にカットとのことです。野郎の目的にピッタリです。

(野郎は入門者なのでホントに「網羅的」なのかは判断がつきません。)

ところで、新しい分野のことを勉強するときは、同じ本を繰り返すのではなく「入門書を10冊読む」って方法もあるよ。知りたたいことの内容によっては、そういう方法もあります。

E295A4D7 DDCB 4624 A526 20B0D926151A 1 105 c

9回目の勇姿

記録

1回目:20190401〜20190415

2回目:20190416〜20190516

3回目:20190517〜20190606

4回目:20190606〜20190725

5回目:20190725〜20190916

6回目:20190916〜20191009

7回目:20191010〜20191111

8回目:20191111〜20191129

9回目:20191130〜20191215

10回目:20191215〜20191225

  • 最初はとにかく通読した。
  • わからなくても最後まで読む。
  • だんだん高校数学のことは思い出してきた。
  • 三角関数、指数関数、対数、ベクトル、微分、積分、あー思い出してきたー。
  • 数式を自分で展開したり変形したりして追っかけて確認した。
  • 時折は軽く書き込み。

最後の方はだいぶ話を追っかけられるようになっていました。まー、わからなくなったら再読すればよいので、いったん10回でお開きとしたのです。

73DCFACF 0CCE 4B93 9107 E6604BCD0A88 1 105 c

9回目の勇姿

04768290 7DC5 47B6 B582 32A2A0EF7F32 1 105 c

10回目の勇姿

次の本

次はコレで手を動かしながらやってみようと思っている。何やら評判が良いので・・・。今回書いた10回読んだ本でも紹介しておりました。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

入手してざっと通読した感じは、数式で説明しているところで引っかからないですみそうだー。

一安心です。

実装しながらジリジリやっていきます。はい。

あと、読めるのかはわからないけど、頑張って時間かけて読んでみようと思っているのがこれ。読めるのかなー。

期限があるわけではないので、じわじわやっていこう。

知りたいことがたくさんあって楽しいですー。ヒャッホー。

写真とか

4036C00B 4EC5 48B0 9D40 E015C50AB278 1 105 c

ロドリゲスが輝いておられる

先日のロドリゲス。

かっこいいなー。サイコーだー。ホントこの車してよかった・・・。

1B408D55 ECA7 4E11 AF28 1086D6C54CDF 1 105 c

トミカコレクション。

好き過ぎて、子供のトミカコレクションに追加してしまった。はははは。

知人のカオリンさんから頂戴したプジョーもこっそりと仲間に入っています。ロドリゲスと合わせて英才教育ですな!

トミカコレクションには、あと消防車と救急車があるんだけど、ずっと握ってるので撮影できなかったよ。消防車への熱い思いがあるみたいだ。

NBロドのトミカも探しちゃおうかなー。ヒャッホーウ。

スポンサーリンク
スポンサードリンク




スポンサードリンク




シェアする

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

フォローする

スポンサーリンク
スポンサードリンク