線形代数はプログラミングになぜ必要？機械学習にどこまで必要か解説

線形代数とはどういうもの？

 

 

代数をさらに簡略化させたもの

 

線形代数とは、xやyで現れされる代数をさらに簡略化させたものです。

代数はどのような数字が入るかわからない箇所に対して、xやyを代わりに用いる考え方です。

線形代数では、次のような理論を用いて直線や平面、空間などの関係を理解します。

 

・ベクトル：「大きさ」と「方向」で2次元や3次元をイメージする
・行列：複雑な計算や変換を簡単にする
・行列演算：行列や逆行列の計算
・線形方程式：複雑な数式をまとめる
・固有値・固有ベクトル：行列の特性を調べる概念

 

この、「簡単に記述する」という概念が、特に機械学習において行列やベクトルが用いられる理由です。

 

線形代数の仕組み

 

線形代数の仕組みをわかりやすく理解するために、線形代数の1つである連立方程式を思い出してみましょう。

代数を使用しても計算式が複雑になってしまうため曲線などの線を使って代数とする、という考え方が、線形代数の基本的な仕組みとの共通点です。

線形代数といってもさまざまな種類がありますが、基本的な概念はは複雑な計算式を簡略化させたものであることには変わりません。

 

# 2つの配列を掛ける

x = [1, 2, 3]

y = [2, 3, 4]

product = []

for i in range(len(x)):

    product.append(x[i] * y[i])

 

# 線形代数バージョン

x = numpy.array([1, 2, 3])

y = numpy.array([2, 3, 4])

x * y

 

上記を比べれば分かる通り、計算式を簡略化させることができます。

 

線形代数をはじめとした数学の要素はIT業界と親和性が高く、特に近年拡大を続けるAI・機械学習の分野においては数学の素養を持つ人材が求められる傾向です。

 

IT業界特化の転職エージェントGeeklyにキャリアの相談してみよう

 

 

「IT業界に転職して年収を上げたい！」
「モダンな開発環境でスキルアップしたい！」

 

大切なキャリアのご相談はぜひ「IT転職のエキスパート ギークリー」にお任せください。

GeeklyではIT業界や職種を熟知したキャリアアドバイザーがどんなお悩みでもお話を伺い、業界特化の37,000件*以上の豊富な求人情報から、あなたに合ったキャリア・環境をご提案いたします。

（*24年9月時点）

 

Geeklyを利用して転職成功された方の事例

 

 

Sさんは”ものづくり”にご興味があり、業務改善Webアプリケーションの開発を手がける企業で、システムエンジニアとしてキャリアをスタートされました。

 

転職を考えたきっかけは、当時関わっていたサービスやプロダクトに共感できなくなっていった点、使用していた言語やフレームワークなどが古く、新しいものへのキャッチアップも困難だったという点でした。

 

SさんはGeeklyに登録してから約2か月で第一志望の企業から内定を獲得し、迷うことなく入社を決断しました。
また複数社から内定をいただいたのですが、現職の条件や環境が自分と一番合っていたので納得感があったそうです。

 

【あわせて読みたい】第一志望の企業への転職に成功した事例はこちら⇓

 

Geeklyのサービスご利用の流れ

 

STEP1：以下のボタンから転職支援サービスにご登録

 

STEP2：キャリアアドバイザーとのカウンセリング

 

STEP3：求人のご紹介

 

STEP4：書類選考／面接

 

STEP5：入社／入社後フォロー

 

IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！

 

転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。

 

 

 

線形代数とプログラミングの関係性

 

 

線形代数とプログラミングは何が似ている？

 

プログラミングでは、処理やタグなどで簡略化することが一般的です。

よく使用するタグや、繰り返し処理する必要がある場合の関数など、プログラミングの世界では複雑な処理を簡略化するためのタグや関数が多く存在しています。

複雑なプログラムに慣れれば慣れるほど、記述するプログラム言語の量も増えていきます。

量が多ければ多いほど読みにくくなってしまうため、簡略化された関数やタグを用いることで、プログラム文章そのものが簡潔に表記されるため整理しやすくなります。

プログラミングの考え方と線形代数は、どちらもより簡潔に表記するという部分で共通しています。

 

Pythonと線形代数

 

プログラミングは、用途に応じてさまざまな言語が用意されています。

そのプログラミング言語の1つであるPythonは、シンプルで読みやすいプログラミング言語として有名です。

特に近年では、機械学習の分野において多く用いられるようになりました。

Pythonも線形代数のように簡略化に長けており、おいてシンプルで分かりやすい特長からプログラミング言語として採用されることが増えています。

簡略化の仕組みとシンプルさによって、プログラミングをより効率化しているのがPythonです。

 

 

 

機械学習と線形代数の関係性

 

 

言語と同じぐらい重要

 

学習は、わからないことが理解できる状態になることが最終的な目的です。

教える側も、わからない人にとってスムーズに理解できるように教えられるかが重要な点は機械学習も同じです。

覚えてほしいことをそのままの状態で機械に覚えさせようとしても、機械は理解することができない可能性があります。

機械も人間と同じように、わからないことでもわかりやすい例えなどがあることで、理解しやすくなります。

機械にとっては言語よりも数字や計算のほうが理解しやすいため、覚えさせたいことを線形代数を用いて計算式にして、機械に学習させる方法が用いられます。

「わかりやすさ」が、機械学習における線形代数が人間にとっての言語と同程度に重要視される理由です。

 

AIにおいては必要不可欠

 

線形代数が役に立つ分野としてはAIが有名です。

AIも基本的には機械学習によって、さまざまなことを学習することから始まります。

特にAIの場合は、通常のコンピュータの倍以上多くのことを学習させる必要があります。

当然多くのことを学習させるには、大量の計算式が必要になります。そしてその計算式をわかりやすく表記するためには、線形代数が必要不可欠です。

線形代数であれば大量の計算式も簡単に表記することができるため、効率よく大量の知識を学習させることができます。

AI関連のエンジニアやプログラマーになるには、線形代数の知識が必須です。

 

機械学習に線形代数はどこまで必要？

 

機械学習には、最低限の基礎知識があると線形代数を役立てることができるでしょう。

 

・行列
・逆行列
・固有値や固有ベクトルの定義

 

これらの知識はAIの領域でも基礎知識として保有していることが前提である場合も多いです。

 

ディープラーニングとの関係性は？

 

 

与えられた情報をもとに、また新たな情報を学習することをディープラーニングといいます。

AIにとって与えられた情報を記憶したり、その情報を伝えるまでの段階が機械学習だとすると、ディープラーニングはそのさらに先の段階です。

基本の情報をもとに学習を深め、そこからさらに有益な情報を提供することがAIにとってのディープラーニングです。

 

ニューラルネットワーク＝線形代数？

 

AIのディープラーニングには、ニューラルネットワークというものが用いられています。

これは人間の脳で使用されているニューロンを機械的に再現したものであり、このニューラルネットワークに用いられているのが線形代数です。

線形代数の知識を応用してニューラルネットワークが作られ、そのネットワークがディープラーニングの中核を担っています。

線形代数は機械学習においては言語と同じぐらい重要だと解説しましたが、同時にディープラーニングにおいては、仕組みそのものにおいて線形代数が大きく関係しています。

 

 

 

機械学習に必要な数学的知識は他にもある

 

 

微分積分

 

ここまでAIにおける線形代数の関係性について、機械学習やディープラーニング、そしてプログラミングの関係などについて解説しましたが、AIの分野においては線形代数の他にも重要な数学的知識が必要です。高

AIにおいては傾きを表すために微分積分が用いられていますが、ここでいう傾きというのは物理的な傾きではありません。

AIにとっては傾きというのは誤差を表すものです。

正確なAIを目指すには、誤差という傾きを0にする必要があり、その誤差の計算には微分積分が必要不可欠です。

 

確率や統計に関する数学的知識も必須

 

線形代数や微分積分などはAIの仕組みにおいて重要なものでしたが、確率や統計に関する数学的知識もAI開発には必須です。

例えばFXや株においての株価などが高騰するか下落するかという予想はもちろん、医療の分野ではこの患者が今後数年以内に病気が再発してしまう確率など、そのような計算においては必要不可欠です。

確率や統計というのは日常生活でも使われているものであり、使用者に有益な情報を与えるためには、この部分の知識を覚えさせる必要があります。

そして同時に、人間もその分野に関する知識が必要です。

 

大量なデータを扱うAIなどの機械学習には線形代数が便利

 

基礎的な考えとして、プログラミングの考えと共通していることが多い線形代数ですが、機械学習の効率化などの部分にも応用されています。

線形代数そのものについても、簡略化の目的で誕生しましたが、時代の流れとともにその性質も大きく変わり、現在では複雑な計算においては必要不可欠な存在となりました。

特にAIなどの機械学習では、大量なデータの計算式はもちろん、物体の計算などにも線形代数が用いられています。

線形代数は複雑な計算式を簡略化することができるため、次元の計算なども簡略化することができます。

 

 

 

エンジニアへの転職はプロに相談しよう

 

 

線形代数や微分積分を日常生活では使う機会は多くありませんが、AIや機械学習、さらにはプログラミングの基礎を学ぶ上では必須となり、知っておくと大幅に理解度が深まります。

現在起きている急激なAIの進化、機械学習やディープラーニングの進化だけでなく、Webサイトやアプリなどのプログラムを作る上で必要となるプログラミングの知識も、線形代数によって簡略化されてわかりやすくなっています。

 

「エンジニアとしてAIの分野に携わりたい」

「IT業界に転職して年収を上げたい！」

「もっとモダンな環境で働きたい！」

 

などのキャリアのお悩みは是非、「IT・Web業界の知見が豊富なキャリアアドバイザー」にご相談ください！

IT特化の転職エージェントのGeekly（ギークリー）なら、専門職種ならではのお悩みも解決できる専任のキャリアアドバイザーがカウンセリングから入社後まで完全無料で全面サポートいたします！

転職しようか少しでも悩んでいる方は、お気軽に以下のボタンからご相談ください。