機械学習の数学記号に慣れる　ー初めの一歩で躓かないためにー

　初めまして，大野と申します．今回から自分もリサーチブログを書く事になりました．これを期に定期的に投稿が出来ればと思っています．

　自己紹介をしますと，私は学部から修士課程まで数学を専攻していました．入社したのは今年の4月ですが，PFIにはそれ以前から関わっており，昨年の夏にインターンに参加していました．
　インターンは今年も行っており，今年も皆さん奮闘しています．9月30日の13:00から15:00でUstream配信される予定ですので，是非ご覧になってください．

　さて，今回社内で「言語処理のための機械学習入門」（コロナ社）という本を用いて勉強会を開く事になりました．私自身専攻していた分野はいわゆる純粋数学で，機械学習の分野はあまり詳しくはないので楽しみにしています．

　この勉強会では紙と鉛筆を用いて自分で計算過程を追いながら読もうとしています．そこで，その準備として第0回チュートリアルを行いました．その時に使用したスライドを加筆，修正して紹介します．

　資料の内容は数学で使われる記号（ギリシャ文字，自然数全体の集合Nなど），今後よく現れる公式（指数・対数，微・積分），ベクトル解析の記号（∇，Δ），行列の記法などです．

　第0回では数式を思い出すのが目的だったので，煩雑な公式や計算過程，あるいはその量の直感的意味などはあまり重視していません．これらは今後の教科書などを用いて順次学んでいくことになりそうです．

　機械学習を勉強・研究するのに，数式は一つの障壁になるかもしれません．その為にこの分野そのものを辟易してしまうのは惜しいように思います．学校を卒業し，久しく数式を扱っていなかった方などが「ああ，こういう式あったなあ」などと思ってもらえるとうれしいです．