「図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」を読むためのギリシャ文字・数学記号

【アイデミー本】
やさしく機械学習分野の要点把握が出来る入門書

図解即戦力　
機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
著者：株式会社アイデミー 山口 達輝・松田 洋之（著）
出版社：技術評論社
刊行日：2019年9月

図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

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の書籍は、株式会社アイデミーの Aidemy Premium Plan（アイデミー プレミアム プラン） 等に携わっているエンジニアの方が執筆されており、図解や要点を得た説明が特徴的です。

そのため、

・これから機械学習分野について学び始めたい方
・機械学習・ディープラーニングの専門書に手を出してみたものの、難しくて要点の把握が出来ていない方

等にとっては、概略を掴む上で、ありがたい書籍なのではないかと感じます。
実のところ、この書籍には、ほとんど数式が出てきませんので、ギリシャ文字・数学記号に関して、記事にする必要はあまり感じていませんが、高校数学等の知識が全くない方や、完全に忘れてしまっている方の中にも、人工知能・機械学習分野に興味のある方もいるかと思いますので、念のため取り上げさせて頂きます。

手元には、初版 第2刷発行（2019年12月26日）の「図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」

を持っていますが、2020年3月24日時点で、技術評論社のサポートページで正誤表を見てみると

：サポートページ – 図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 | 技術評論者

P86：数式
P87：文章
P93：図の吹き出し

に関しての正誤情報が公表されているようでした。書籍を購入されている方で、まだ知らない方はチェックしてみてください。

機械学習本を読むためのギリシャ文字・数学記号 – アイデミー本 編

以下に、数式・記号関連の情報をまとめておきます。
尚、内容に関しては正確に記載するように努めておりますが、個人で学習した範囲の情報ですので、正確な情報等の詳細に関してはご自身でもよくお調べください。

3章 機械学習のプロセスとコア技術 – 分類モデルにおける代表的な評価指標（P84〜85）

・数式例：

・読み方：エックス イコール エー プラス（たす）ビー　プラス（たす） シー　プラス（たす）ディー　ぶん（分）の　エー　プラス（たす）ビー
・意味：分数の足し算
（a+b）÷（a+b+c+d）と同じ意味

・数式例：

・読み方：エックス イコール エー プラス（たす）ビー　ぶん（分）の　２（に）　かける　エー　かける　ビー
・意味：分数の足し算・掛け算
（2×a×b）÷（a+b）と同じ意味
＊　2ab ÷（a+b）

3章 機械学習のプロセスとコア技術 – ハイパーパラメータとモデルのチューニング（P86）

・数式例：y=ax+b
・読み方：ワイ イコール エー エックス プラス（たす） ビー
・意味：1次関数の数式

 
　
・数式例：y=ax²+bx+c
・読み方：ワイ イコール エー エックス 二乗（2じょう） プラス（たす） ビー　エックス　プラス（たす）　シー
＊　二乗は自乗（じじょう）とも読めます
・意味：2次関数の数式
x²は x × x（エックス かける エックス）と同じ意味

4章 機械学習のアルゴリズム – 過学習を抑える正則化（P107）

・数式例：|-1|
・読み方：ぜったいち マイナス 1（いち）
・意味：1。絶対値（||）の大まかなイメージは、ある点からの距離を意味。|1|（1の絶対値）と|-1|（-1の絶対値）は、共に1。

参考：絶対値 | ウィキペディア

4章 機械学習のアルゴリズム – k近傍法（k-NN）とk平均（k-means）法 P135

・数式例：

・読み方：ルート 16（じゅうろく）。
・意味：4。16の平方根。
「16の平方根」は「2乗すると16になる数」を意味している。

参考：平方根 | ウィキペディア

・数式例　a : b = 2 : 3
・読み方：エー たい（対）　ビー　イコール　2（に）たい 3（さん）
・意味：比率。aの比率が2、bの比率が3。

4章 機械学習のアルゴリズム – 最適化と遺伝的アルゴリズム：全探索と組み合わせ爆発（P144）

・数式例：5!
・読み方：5（ご）　の　かいじょう（階乗）　
・意味：5×4×3×2×1のこと。5から1までのすべての数の積（掛け算）

参考：階乗 | ウィキペディア

5章　ディープラーニングの基礎知識 – ニューラルネットワークとその歴史（P148）

・数式・記号例：

・読み方：ワイ ハット
・意味：書籍や説明の文脈による。

＊　他：７章　ディープラーニングのアルゴリズム – 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）P184

5章　ディープラーニングの基礎知識 – 活性化関数の非線形（P150）

・数式・記号例：

・読み方：ワイ ダッシュ エックス
・意味：y(x)関数の微分。

＊　他：６章　ディープラーニングのプロセスとコア技術 – 勾配消失問題 P173

・数式例：e
・読み方：イー（エクスポネンシャル）
・意味：ネイピア数（2.71828…）と呼ばれる定数。自然対数の底。

参考：ネイピア数 | ウィキペディア

・数式例：2^-3
・読み方：2（に）のマイナス 3（さん）じょう（乗）
・意味：マイナス●乗は、分数の●乗。

＊　他：６章　ディープラーニングのプロセスとコア技術 – 勾配消失問題 P173

・数式・記号例：max(0, x)
・読み方：マックス 0（ゼロ） エックス
・意味：0とxのうち、小さくない方。

７章　ディープラーニングのアルゴリズム – 強化学習とディープラーニング：ε-greedy法（P192）

・数式・記号例：ε
・読み方：イプシロン
・意味：ε-greedy法では、確率εとして表現される。

印刷用PDF作成予定：機械学習本を読むためのギリシャ文字・数学記号 – アイデミー本 編

また、時間が取れるときにPDF化予定です。

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