機械学習に数学は不可欠

機械学習は単なるアルゴリズムだけでなく、数学的な基礎が重要である。機械学習の多くのアルゴリズムは最適化問題を解くものであり、最小化、収束性、安定性などの数学的な概念が不可欠。また、誤差の定義に関わる距離やノルムの選択も、問題の幾何学的な構造に影響する。さらに、勾配法の収束性や、凸性の有無が、アルゴリズムの振る舞いを決定する。つまり、機械学習を理解し、設計し、マスターするには、数学的な分析が不可欠なのである。