4.0 学習ガイドとタスクリスト：AI 数学基礎
主な学習ルートは 第 4 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。
一行モデル
データを表す -> 不確かさを測る -> 損失を測る -> パラメータを更新する
数式が難しく見えるときは、まずどのモデル動作を支えているかを考えます。
練習チェックリスト
| チェック | 証拠 |
|---|---|
| ベクトル類似度を説明できる | コサイン類似度の例 |
| 行列をデータまたは変換として説明できる | 小さな行列メモ |
| 確率や不確かさをシミュレーションできる | 確率出力 |
| エントロピーや損失を自分の言葉で説明できる | 概念カード |
| 勾配降下を手順ごとに追跡できる | パラメータ更新表 |
| 理論後に最終ワークショップを完了できる | ch04_math_workshop_evidence/ |
公式からコードへの確認
| 概念 | 具体的な確認 |
|---|---|
| ベクトル | 類似度を計算する前に、各次元の意味を書く。 |
| 確率 | ランダム変数、可能な結果、1 つのイベントを言える。 |
| 損失 | loss を 1 つ手計算し、コードの値と合わせる。 |
| 勾配 | 更新前後のパラメータを 1 回分示す。 |
| 学習率 | 小さい値と大きい値を 1 つずつ試し、loss 曲線を説明する。 |
次へ進めるサイン
各数学概念を、データを表す、例を比較する、不確かさを測る、損失を測る、パラメータを更新する、のどれかに対応づけられたら、第 5 章へ進めます。