第一段階：数学とプログラミングの基礎

Mathematics for Machine Learning プロジェクト詳細

プロジェクト概要

Mathematics for Machine Learning は、Marc Peter Deisenroth、A. Aldo Faisal、Cheng Soon Ong 共著の教科書で、2020年にケンブリッジ大学出版局から出版されました。このプロジェクトは、高度な機械学習技術に焦点を当てるのではなく、機械学習の学習者に必要な数学的基礎を提供することを目的としています。

プロジェクト目標

本書の目標は、高度な機械学習技術を網羅することではなく、数学的概念を学ぶ動機を与えることです。なぜなら、それを扱った書籍はすでに多数存在するからです。代わりに、著者は他の書籍を読むために必要な数学的スキルを提供することを目指しています。

コアな特徴

1. 無料で入手可能

著者は「本書のPDF版を無料で提供し続けます」と約束しています。

2. 実用志向

機械学習を理解するために必要な基本的な数学ツールには、線形代数、解析幾何学、行列分解、ベクトル解析、最適化、確率と統計が含まれます。

3. 簡潔性

著者は「私たちの目標は、本書をかなり簡潔に保つことなので、すべてを網羅するわけではありません」と述べています。

書籍構成

本書は主に2つのパートに分かれています。

Part I: Mathematical Foundations（数学的基礎）

• 線形代数
• 解析幾何学
• 行列分解
• ベクトル解析
• 最適化理論
• 確率と統計

Part II: Central Machine Learning Problems（中心的な機械学習問題）

本書では、これらの概念を使用して、線形回帰、主成分分析、ガウス混合モデル、サポートベクターマシンの4つの中核的な機械学習手法を導き出します。

対象読者

数学的背景を持つ学生やその他の人々にとって、これらの導出は機械学習教材の出発点となります。

学術的評価

本書は学術界から高い評価を得ています。

McGill大学 & FacebookのJoelle Pineau：

「この本は、機械学習のすべての基本的な数学的概念をうまく網羅しています。学生、同僚、そして基礎知識の確固たる理解を築きたいと考えているすべての人と共有できることを楽しみにしています。」

Microsoft Research CambridgeのChristopher Bishop：

「機械学習の分野は近年急速に発展しており、成功した応用の範囲はますます印象的になっています。この包括的な教材は、現代の機械学習を支える重要な数学的概念を網羅しており、線形代数、微積分、確率論に重点を置いています。」

カリフォルニア大学バークレー校のPieter Abbeel：

「この本は、現代の機械学習を支える数学を美しく説明しています。機械学習の基礎を深く理解するためのワンストップショップを求めているすべての人に強くお勧めします。」

プロジェクトリソース

公式ウェブサイト

• メインサイト：https://mml-book.com
• GitHubページ：https://mml-book.github.io/

著者情報

• Marc Peter Deisenroth - Twitter: @mpd37
• A. Aldo Faisal - Twitter: @AnalogAldo
• Cheng Soon Ong - Twitter: @ChengSoonOng

入手方法

• 無料のPDF版は公式サイトからダウンロードできます。
• 印刷版はケンブリッジ大学出版局から出版されています。
• サポート資料と正誤表は公式サイトで継続的に更新されています。

補足リソース

他の人々が本書の資料をサポートするリソースを作成しています。これには以下が含まれます。

• 演習問題の解答
• Jupyter notebooks
• 関連する学習資料と拡張読書

プロジェクトの意義

このプロジェクトは、機械学習教育における重要な空白を埋めています。従来、これらのトピックは異なるコースで教えられており、データサイエンスや機械学習の学生が統一された数学的基礎を構築することを困難にしていました。包括的な数学的フレームワークを提供することで、このプロジェクトは学習者に機械学習の分野に参入するために必要な強固な基盤を提供します。