今回参加した研修コースは AI・機械学習に入門するためのやり直し数学「微分・積分の基礎」 です。 いつかレポートすることになるのではないかと、戦々恐々としていましたが、やってきました。。 n 年ぶりの微分・積分です。( n は 2 ケタとだけ申し上げておきます) 機械学習の記事で数式が出るたびに、そっ閉じしていた私ですが、参加してみると、なぜ微分・積分を使うのかわかり、丁寧にステップを踏んで解説頂いたので、 n 年ぶりに "わかる、わかるぞー" という感覚になりました! 微分積分とは何なの？小中学生にもわかりやすく説明！. 機械学習で数式を見るたびに、「いつかやる」と思っていた方にはとてもオススメです!! では、どんな内容だったのかレポートします!! もし理解が間違っているところなどあれば、ぜひぜひお知らせください。 また数式がそのままテキストで表現されているところがございます。ご了承くださいませ コース情報 想定している受講者 中学レベルの数学の知識 受講目標 AIや機械学習に必要な数学の基礎知識のうち、「微分・積分」の知識を身に付ける 講師紹介 Python で機械学習入門 につづき、 米山 学 さん が登壇されました。 米山 学 JavaはもちろんPython/PHPなどスクリプト言語、Vue/ReactなどJSだってなんだってテックが大好き。原点をおさえた実践演習で人気 微分・積分のような数学を研修で学ぶのは何か不思議な気がします。 今日の内容 微積は数II 会場でも2人だけがやってらっしゃいました やったとしても忘れてる方が多い それほど難しいものは用意してません AI / 機械学習 / データサイエンスと微積 まずは簡単に微積の関係を触れました。 AI・機械学習・データサイエンスに必要な数学 微積 線形代数 行列・ベクトル 確率/統計 データサイエンスは統計 45 歳以上の方は、実は、統計を数学でやっていない (!! )
まずは、y=x 2 上の x=0. 5 の点を拡大してみてみましょう!先ほど拡大図をお見せして確認した通り、その点でのグラフの様子と、傾きを再度調べてください。 y=x 2 のグラフ(拡大して見てね!) ところで拡大の方法ですが、スマホでご覧になっている方は、2本指で画面をピンチアウトすることで拡大できます。PC でご覧の方は、グラフをクリックすると、グラフのPDFファイルが開きますので、 を押して拡大してみてください。 さて、そうすると、次のように見えると思います。 y=x 2 の x=0. 5 付近の拡大図 先ほど、「 微分とは 」の項目でも説明しましたが、再度、次の2点について一緒に確認しましょう。 曲線である y=x 2 のグラフを部分的に拡大すると、それは直線に見える。 x=0. 微分積分 何に使う. 5 付近での y=x 2 の傾きはだいたい 1 くらいである。 まず、1点目の「 曲線のグラフを拡大すると、直線に見える 」ことから。上のグラフを見てみると、オレンジ色の線はやや曲がってはいるものの、直線に近いことが分かると思います。では、もっと拡大してみましょう。下のグラフの1目盛りは、上のグラフと同じです。 y=x 2 の x=0. 5 付近のより詳細な拡大図(一目盛りは上と同じく、1/6) パッと見では、直線にしか見えませんね。グリッドをよく見ると曲がっているのが分かる程度です。 続いて2点目「 x=0. 5 付近での y=x 2 の傾きはだいたい 1 くらいである 」ことを確認します。これは、上のグラフを見ると、オレンジの線は x が1目盛り増加すると、y が1目盛り増加しています。すなわち、x=0. 5 付近での y=x 2 の傾き(=変化の割合)は、$ \frac{1}{1} = 1 $ ということになります。 ここまで理解できましたら、続いては、y=x 2 のグラフを他の点の付近でも拡大してみましょう。 拡大したら直線に見えることを確認 し、その直線の 傾きを求めていきます 。 x=1, 1. 5, 2 の点付近で、それぞれ拡大します。 x=1 付近で拡大 y=x 2 の x=1 付近の拡大図 やはり直線に近いですね。そして、x=1 付近における傾きは、x が1目盛り増加すると、y は2目盛り増加していることが分かるので、$ \frac{2}{1} = 2 $ ということになります。 x=1.
微分や積分って、何の役に立つのですか? 高校の時、微分や積分を習いました。本当に難しかったです。 「この微分や積分って何に使うのだろう?」という事を良く考えていました。 積分は難しい数学の代名詞のようで、 そう言えば昔はやった松本零児の漫画「男おいどん」で、 主人公のおいどんも積分が分からず、 奇麗な女子高生が下宿に積分を教えてもらいに来たのを見て、 「こらいけん。積分が来ちょる。」と逃げるシーンがありました。 私はその後文科系の大学に進んだので、微分や積分とは縁が切れました。微分や積分って、何の役に立つのですか?
2 gukky 回答日時: 2003/10/13 09:34 簡単のため1次元の曲線で考えます。 微分というのは、その曲線の変化量(傾き)を求めるときに使います。 積分の場合、通常は積分する区間というのを指定します。これを定積分と言います。この場合はその曲線の2つの区間の間の面積を求めることになります。 日常生活の中でも知らないうちに使われることがあります。 例えば積分ですが、車で道を走ってい、ある時間でどれくらいの距離を走ったかというのを考えるとき、時間と車の速度の関係が曲線となり、それをある時間の間で積分すると距離になります。 逆に速度を微分すると加速度となります。加速度とは、車に乗っていて体が前後左右に振られるときに感じるものです。加速度がないと速度があっても動いていることを感じません。(目をつぶっていると動いているかどうかがわからないでしょう。) 学術的に厳密に言うとちょっとあいまいな点もあるのですが、感じとしてはこんなところです。 2 この回答へのお礼 ありがとうございました。とてもよくわかりました。 お礼日時:2003/10/13 14:08 No. 1 freegeo 回答日時: 2003/10/13 09:22 積分はある線で囲まれた範囲の面積を求めるときに使います。タテが速度、横が時間のグラフがあるとして、ある時間に移動した距離が面積(積分)でわかってしまう。という感じです。 3 この回答へのお礼 ありがとうございました。とてもよくわかりました。そういうことがその時に分かっていればもっと勉強が楽しかったでしょうね。数学って意味が分かればすごいものなのですね。 お礼日時:2003/10/13 14:06 お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて! gooで質問しましょう!
よろしくお願いします。 私は、鼻の中の皮がむけるという症状があります。 これは、片鼻だけで、いつも決まったところの皮がむけます。 (左鼻の、入り口から2センチくらいのところ(小指を入れて第1関節が入るくらいのところ)で、右側の壁(右鼻と左鼻を隔てる壁の面)です) むけるのは、かなり厚くて硬い、乾燥した皮です。 むけた皮は、はがれ落ちてくれればよいのですが、いつも中途半端にぶら下がってきて、――これによって鼻が詰まるということはないのですが、呼吸していて非常に不快な感じになります。 なので、いつも無理矢理ほじくり出すか、毛抜きで引き抜いています。 (ピンセット程度では、びくともしません) 無理矢理取り出すと、いつも出血します(軽くですが) そしてしばらくすると再生して、また皮がむけて垂れ下がってくる――ということを繰り返します。 ちなみに、鼻の通りは良好で、鼻が詰まるということはまずありません。 俗に「ハナタケ」と呼ばれているものかと思いましたが、全く違うようです。 これは何なのか、分かる方はいらっしゃるでしょうか? また、皮がむけなくなるような対処法など、ご存じの方がいらっしゃったらお願いします。 (医者に行けばいいのでしょうが、非常に生活が苦しいため、このような比較的どうでもいいものに医療費を使いたくありません)
器の中からうまい具合に指の腹で取るのが難しい…。煩わしいったらありゃしない。綿棒使えってことかなぁ。 ということで、個人的にはチューブサイズを買って使うのが一番ストレスたまらないです…。同じように気になってる方はチューブサイズの購入をオススメします。
5がどうとか…空気清浄機はそういうのがメインなんでしょうね。ホコリ取り機能もあるやつ買ったんだけどなぁ。 鼻はほじりすぎNG?鼻毛の切りすぎも鼻くそをためる要因に?
鼻をかみすぎたわけでもないのに、時々鼻の皮がむけて大変困ってます。頬や口元は全く平気なのに・・・ 以前は鼻をかみすぎたときになるくらいだったのに、最近は夏や冬など季節を問わずに皮がむけるのでファンデがきれいにぬれません。とても恥ずかしいです・・・ 乾燥のせいかと思って、洗顔後やお風呂の後はすぐにスキンケアにとりかかってます。 パックや保湿系の美容液などをつけると多少は改善されますが、治ったり治らなかったり・・・。 皮がむけないときもありますが、むけるときとむけないときと特にケアに差をつけているわけでもないので、一体何が原因でむけるのか見当がつかない有様です。 またスキンケアの一環として、化粧水の前にふき取り化粧水を使ったり、週イチで毛穴の角栓をナショナルの美容器具でとったりしています。 鼻の皮むけの時はもちろんどちらも控えますが、、これが原因なのでしょうか(もう何年もコレは続けてきたのですが)。 どうしようもなくて皮膚科に行こうかとも思ってます。 ご回答お待ちしてますので宜しくお願いします。