ディープラーニング

【python】1日30分のディープラーニング -7日目- ~線形代数~

線形代数

線形代数はベクトルや行列をすっきりした式にすることができます。

線形代数では主にスカラー、ベクトル、行列の概念が必要です。

スカラー

スカラーは1,2,3,4といった独立した一つの値のことを指します。

ベクトル

ベクトルは機械数学の中では、スカラーを横一列に並べたものを表します。
つまり、プログラミングでいうところの一次元配列をイメージすればよいです。

行列

行列はプログラミングでいうところの2次元配列です。行と列に数値を並べたものを指します。

線形代数は結局何に使えるの?

筆者自身もまだ、線形代数という文言をこのタイミングで知ったレベルなので、詳しくは今後勉強していきますが、
現状の理解をまとめておきます。

線形代数は上記したように、”ベクトルや行列をすっきりした式にすることができる”これが機械学習の観点で見たときに最大のメリットと感じました。
つまり、線形代数自体が言語的な表現でプログラミングでいうところの関数のように複数処理(式)を簡潔化できます。

とはいえ、やはり重要なのは複雑な数式をいかに線形代数化できるかが今後、機械学習の実装をしていくうえで重要になってきます。