質問: ![イメージ説明](https://teratail.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/61840631d066eba0562c4cb2f269fc9b.png)
回答: 素晴らしい心がけです!高校生の段階で専門性を見据えた勉強をすることは良いことです. さて,高校数学が機械学習・深層学習・AIにどう影響してくるかですが,単刀直入に言うと「**すべて必要**」です.しかし,毎回すべてを駆使するわけではありません.以下,自分なりの回答です. 機械学習 自分は,機械学習の根底にあるのは「**推定**」だと考えてます. 実際に「パターン認識と機械学習 ~ベイズ理論による統計的予測~」や「ベイズ推論による機械学習入門」といった本があります.ここで必要となるのは統計学が主です.そのため,統計学を学ぶための基礎が必要となります.それは * 数と数式(代数学の基礎) * 指数関数と対数関数(ネイピア数などが重要になったりします) * 微分積分(偏微分の考えや確率変数の積分へ応用) * 場合の数と確率/確率統計(統計学の基礎でしょうか?新教育課程前に卒業したので未知です...) あくまでこれは重要な一部分です.三角関数を使う場面もあったりします.画像を使った機械学習であれば「三角関数」と「行列」も重要です.しかし,統計学(機械学習の基礎)の場合はまず「**関数と微積分**」を中心にやるといいのではないでしょうか. 深層学習 一応補足ですが,深層学習とは機械学習の一手法です(そうじゃないと言う人もいますが...). 人間の脳細胞により近づけるために生み出されたニューラルネットワークを発展させたものです. 深層学習を学んでいくにあたって,行列演算,勾配,活性化関数の考えが出てきます.mkgreiさんの回答にもありますが,高校数学と結びつけるとすれば, * 行列演算 → 行列(今の高校数学だと"ベクトル"の章ですかね?昔は"行列"という項目があったのですが) * 勾配 → 微積分(勾配=変化の傾きだと思ってください.自ずと微分学に結び付くかと) * 活性化関数 → 指数関数と対数関数(ネイピア数eが出てきます) でしょうか. 人工知能(AI) 近年バズワードになってますね(笑) ~~自分はAIという言葉は,日本人の心を躍らすための某国の策略?なんて考えてます.~~ AIは前に出てきた機械学習や深層学習の究極系だと思ってます. 今の機械学習というのは,「"A is B"という正解を用意しておき,未知のデータに対して用意したものと同じような結果を出せるモデルを生成」が主だと思ってます.Google Homeなどが流行ってますが,自然言語処理と呼ばれる分野の応用で,「文章を分解しこういうパターンが来たらこういう単語を選択して出力しよう」となってます.このようなAIは**トップダウン型**と呼ばれます. 一方で,真のAI(自分が理想とするAI)は**ボトムアップ型**と呼ばれます.すなわち**人間(もっと言えば動物)の脳**です.経験と知識を外界から能動的に獲得する構造となってます.例えば,私たちは料理が前に置かれたとき「いただきます」と言います.これは赤ん坊の頃から,「自分でない誰かが作ってくれた料理 + 目の前にそれがあり今食べようとしている = いただきますと言う」の単純な流れを**経験**として身に着けています.こうした,AIを実現するには数学を基礎とした機械学習だけでなく,もっと上位の話になってきます.また,ボトムアップ型を実現するロボットを作りたいと考えるなら,機械工学の知識も必要です.そこには当然,高校数学のすべてが組み込まれています. 真のAIについては難しい話なので,質問者さんが高校数学を全て体得し,大学専門レベルに取り組んでいく中でやっていくといいでしょう(時間はかかりますが) 最後に 高校数学や大学初年次数学は,機械学習にとって重要な基礎知識です. まずは慌てず,十分に高校数学を網羅してみてください. 自分の回答では不足している部分がおおいので,Qiitaなどを参考にするといいでしょう. ~~...とは言ってもまだまだ高校生です~~.(よく見たら高校生とはどこにも書いてませんでしたねm(_ _;)m) 将来的に機械学習も含め研究したいと考えているのであれば,今はきちんと数学だけでない「基礎教養」を学んでおくと後々役に立ちますよ(現研究生からの戒め) 補足 長々と述べましたが,まとめると以下のようになるでしょうか. 参考程度に. ``` 高校数学 大学(並びは適当です) 専門 数と式 図形と計量 統計学 二次関数 機械学習 図形と方程式 指数関数と対数関数 画像処理 三角関数 極限 解析学 学習理論・アルゴリズム 微積分 場合の数と確率 整数の性質 文字列処理 自然言語処理 図形の性質 確率分布と統計学 確率 線形代数 ベクトル 画像処理 平面上の曲線 行列 多変数解析 統計 ```