第3章：AIに必要な数学とは？統計と基礎知識
AIを理解するためには、数学や統計の考え方も重要です。
計算そのものよりも、「意味」を理解することがポイントになります。
この章では、機械学習の土台となる基礎知識を整理します。
計算そのものよりも、「意味」を理解することがポイントになります。
この章では、機械学習の土台となる基礎知識を整理します。
AIや機械学習を学び始めると、「数学が難しそう(混」と感じる人は少なくありません。
しかし、G検定で重要なのは複雑な計算ではなく、「その考え方が何を意味しているのか」を理解することです。
例えば、
AIは未来の出来事をどう予測するのか
データのばらつきをどう見ているのか
2つのデータの関係をどう判断するのか
といった疑問の答えは、確率や統計の考え方の中にあります。
この章では、確率分布・期待値・標準偏差・相関係数・仮説検定など、機械学習の土台となる数学・統計の基礎知識を高校生にもわかる言葉でやさしく学んでいきます。
💡 数式を暗記する必要はありません。まずは「AIがなぜその考え方を使うのか」を理解することから始めましょう。
【第32回】AIは「まだ決まっていない値」をどう扱う？確率変数とは
【第35回】AIは「はい・いいえ」をどう表す？ベルヌーイ分布とは
【第39回】AIはばらつきをもっとわかりやすく表せる？標準偏差とは
【第43回】AIはもっともありそうな答えをどう選ぶ？最尤法とは
【第45回】AIは「どれだけ影響するか」をどう表す？回帰係数とは
【第50回】AIは外れたデータをどう見つける？マハラノビス距離とは
【第51回】AIは2点の近さをどう測る？ユークリッド距離とは
【第52回】AIはまっすぐ進めないとき距離をどう測る？マンハッタン距離とは
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