ディープラーニングG検定を勉強中 その3(関数)

早速、書籍「最短コースでディープラーニングの数学」の内容に取り掛かることにしました。

まずは、2-1-1の関数の内容を読みました。

入力した内容を加工して出力するとき、その加工内容が関数で、数式の例としては、
下記のものとなります。

2-1-1.png

このとき、x=1なら f(1)=2、x=3なら f(3)=10になるわけです。
うん、流石にこれは分かる。

で、これをPythonで組んでみました。

参照サイト
プログラミング速報(SymPyで関数に数値を代入:subs)
Qiita(【Python】2次関数をグラフにプロットする)

#2-1-1 関数 x=3の計算結果と関数y=f(x)のグラフ
-------------------------------------
%matplotlib inline
from sympy import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def main():
 var("a:z")

 #関数の計算
 f = x**2 + 1
 f1 = f.subs([(x, 3)])   #f(x)のxに3を代入
 print("f(3)="+str(f1))

 #グラフの描画
 x2 = np.arange(-4, 4, 0.1)  #xの範囲は-4~4、0.1単位で点描する
 y = x2**2 + 1  #グラフ用の計算
 plt.plot(x2, y)  #グラフの点描
 plt.show()

if __name__ == '__main__':
 main()
-------------------------------------
出力結果
f(3)=10

y=f(x)のグラフ ※赤い線は手書きです。
2-1-1graph2.png


Pythonは数式モジュールで計算も関数f(x)としてできるし、グラフ描画も簡単なので使いやすいですね。数式がもっと複雑になればその良さをもっと体感できるのでしょうか。楽しみです。

進捗状況
最短コースで分かるディープラーニングの数学
46/328ページ まで読了(14.0%)

試験まであと69日

ディープラーニングG検定の勉強中 その2

先日開始したディープラーニングG検定の勉強ですが、公式テキストを読み終わりました。

内容としては、

・人工知能(AI)の歴史
・機械学習の手法
・ディープラーニングの概要と手法
・ディープラーニングの研究分野と産業への応用・活用
・ディープラーニングが関わる社会問題とその対応

という感じでした。

具体的な計算方法や実装については全く触れておらず、知識面での充実を図るような内容でした。
実装はE資格があるので、そちらにまとまっているのでしょう。

G検定公式テキストには数式なども出てこないこともあって、読み物感覚でスムーズに読み進められました。
これ一冊を読めば、AIについて大まかなことを理解できてしまうので、なかなかよくできたテキストだと思います。

それで、次の段階は問題集への取り組みということになるのでしょうけど、早い段階で問題集を丸覚えしてしまうと、公式テキストにも出てくる「オーバーフィッティング」状態に陥ってしまうので、次は前回から開始した「最短コースでわかるディープラーニングの数学」に取り組んで、ディープラーニングに関する数学の内容を理解・把握することにします。
また、Pythonの数学系モジュールにも慣れたいので、逐次ソースを作って動かしてみるつもりです。

この数学の勉強の進捗についても、このブログで報告していくつもりです。


進捗状況
ディープラーニングG検定公式テキスト
320/320ページ まで読了(100%)

最短コースで分かるディープラーニングの数学
39/328ページ まで読了(11.9%)

試験まであと69日