5月21日(金)は、月に一度のNew Business AI(新規事業－AI)を実施しました。
この勉強会は、弊社TOPWELLの文化となっており、社員同士の交流や知識向上を目的に行っております。
上期より新たなメンバーによりTeamsを用いたトレーニングコースとなりました。
今後着手が見込まれるAIを用いた新事業おいて必要となるPython、数学、機械学習の基礎知識を
本コースを通して学び、活用いただけることを期待しております。
今回の勉強会は、先月とは内容を大きく変更して機械学習で使用する数学を学習しました。
具体的な学習内容は、
・微分積分
・線形代数
・確率統計
・情報理論
でした。
はじめに、微分積分では微分の定義や指数・対数関数、ネイピア数などの基礎知識を起点として
さまざまな関数の微分・積分の方法を学習しました。
また、機械学習への応用例として確率的勾配降下法を紹介しました。
次に、線形代数ではベクトルや行列の和やスカラー倍などの基礎知識を起点として
固有値分解や特異値分解のやり方を学習しました。
また、機械学習への応用例として主成分分析を紹介しました。
次に確率統計では、場合の数や確率の計算を起点に代表的な統計量の平均、分散、標準偏差
さらにはさまざまな確率分布とその性質を取り扱いました。
今回のトレーニングで取り扱った確率分布はいずれもベルヌーイ分布を起点としたものです。
また発展内容としてベイズ更新、ナイーブベイズ、グラフィカルモデルを取り扱いました。
最後に情報理論では、自己情報量を起点としてエントロピーの定義とその計算方法や
KLダイバージェンス、クロスエントロピーの定義を紹介しました。
また、応用例としてTF-IDFを紹介しました。
次回は、今回の勉強会で発表した課題の発表会を実施する予定です。
今後もメンバーのスキル向上や新製品・新サービスの開発に向け、より一層精進して参ります！
