数学的理解と文脈的理解

　わくばです！

　G検定の勉強も数学的な部分を掘る余裕がでてきたところです。AIが数学の上に成る以上は最終的には数学的側面の理解が必須で、それこそが深い理解につながるものだとばかり思っていましたが、必ずしもそうではないなと感じるようになりました。

　例えば、ロジスティック回帰分析というのは医学分野でも使いますし、仕組みもなんとなく知っていましたが、「分類問題に用いる」という理解はしていませんでした。正確に言うと、どういうときに使われるか具体的に言えはするが、「分類問題で用いる」という言葉として捉えてはいなかったのです。今までの僕は”木を見て森を見ず”でした。「数学的に理解できている」というのは深く理解できているようでその実、他の概念との繋がりや文脈的理解はできていなかった。これではG検定には合格できないのだと気づきました。G検定ではAIに関して全体的な理解が求められる。こういった舞台で数学的理解というのはときに自己満足になる恐れがあると知りました。深く学ぶのは良いことですが、森を見失っては致命的なのです。

　AIが数学の上になり、AIエンジニアには数学的技能が必須であるのは事実だと思いますが、数学への偏重は怪我をしますね。

　ではまた。