人工知能開発の一歩目
データサイエンス
統計
データの集計→可視化→（未来）予測
Chainer チュートリアル：https://tutorials.chainer.org/ja/
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なぜ微分が必要なのか。
微分とは、傾き。
たとえば、平面状を移動している物体があるとする。シューティングゲームの敵みたいに、ある規則を持って移動している物体を想定する。
物体は１秒後にある地点に移動する。その移動先を予測するためになにをするか。
１秒前の地点から現在の地点、x座標とy座標から移動の軌跡を計算して１秒後にも同様の傾きで移動するものと予測する。
微分とは、x方向への移動量と、y方向の移動量から傾きを計算すること。
→平均変化率
x方向への移動量 割る、y方向への移動量
平均変化率＝傾き
微分する＝導関数を求めるということ。
導関数とは、移動量が最大の場合から最小の場合まで、それぞれの値を求める関数。（よくわからない。）
たぶん、関数というところがポイントで、実際に計算をするわけではなく概念的なもののような気がする。移動量最大から最小までというのは実質的に無限にあるので。
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計算式の書き方
f(x)は、function(x)を省略したもの。
y = x + 1;
f(x) = x + 1;
これは同じ。xが1の時のyを求めなさい。というのと、f(1)を求めなさいというのが同じになる。より簡単に記載している。記号。
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よし、人工知能になぜ微分が必要なのかはわかってきた。
人工知能は数学で返事をするからだ。
