Shaw's Home Page(本館)

はてなダイアリーから引っ越しました。

高校数学の再学習(決意表明)

職場の元同僚Yさんからランチのお誘いがあった。Yさんと同僚だったのは1年ちょっとだったのだけど、話が面白いし、コミュ障ぎみの自分でも気楽に話ができるしで、今でもたまに会って近況報告だったり意見交換だったりをする。

で、会ってそうそう「今年の目標として、本腰を入れて英語の勉強をします」という宣言をきく。ほほぅと頷きながら、そういえば自分も今年は勉強したいと思っていることがあるんだったな…と思い出す。それが高校数学の再学習だ。最近話題の機械学習ディープラーニングについて、入門の扉を叩くには最低限高校数学の理解が必要だ、ということで、その学習の必要性を感じていたのだった。

プログラマーとして社会人になったけど高校数学を1から独学している - It's okay to be weird

自分も最近、漠然と高校数学を改めて勉強したいなぁ…って思っていたので、まずはこの本を手にとってみようかな。

2016/05/16 11:47
b.hatena.ne.jp
機械学習に本気で取り組むためにやった数学周り 前半戦結果 | きのこる庭

最近、本気で高校数学を勉強し直したいと思ってる。思ってるんだけど、一人じゃなかなかやる気にならないんだよなぁ…。

2017/01/25 16:05
b.hatena.ne.jp

というわけで、自分も「じゃぁ私は高校数学をやりなおします」という宣言をした。なら、今年の年末に、どっちが成果を上げられたか勝負しようじゃないか!という話で落ち着く。英語と数学で勝負するったって、センター試験を受けるわけじゃあるまいし比較基準も何もないんだけど、まぁそこはお互いの成果を発表したうえで、ノリで判断できるんじゃないかとw とりあえず言えることは、自分の心の内で何かを決意してもすぐになあなあになって何も出来ずじまいということがあまりにも多いので、自分以外の誰かに決意表明をするだけでも、取り掛かりの第一歩としては大きいのではないか、なんて思う。

さて、では実際に高校数学を再学習するにあたって、漠然と勉強したところで成果を上げることはできないので、目標設定と、そのための手段について検討をする必要がある。目標は一応ある。それは上述どおり、機械学習ディープラーニングについて理解するのに必要最低限な知識を得ることだ。

ではその必要最低限な知識とはどのラインだろう。最近何度か、有意義そうな成果報告を目にしたので、それを参考にする。

tkykhk.hatenablog.com
qiita.com
kinokoru.jp
futurismo.biz

いやー、こういう知見って本当にありがたいですね。ざっくり目を通してみた上で、このあたりを攻略していくのが良さそうかなぁ…?と目星をつけてみる。

参考書

この三冊だけでどうこうなるものじゃなさそうなので、確率統計や基礎解析あたりを攻めるための本も間に挟む必要はありそう。とりあえず「長岡の教科書」から挑んでみて、その手応えや学びから次のステップは見極めていこうかなぁと思う。

読み物

堅苦しい勉強だけだと長続きしそうにないので、楽しめる要素もまぜていく必要がありそうだ。幸いにして小説を読むのは大好きなので、数学を活かした物語なんかも間に挟んでいきたい。

WEB教材

  • Machine Learning
  • Studyplus
  • 高校数学の美しい物語

本をベースにした自己学習だけだと、自分の理解が正しい方向を向いているのか不安になりそうなので、WEB教材も織り交ぜていくのが良さげ。Machine Learningは敷居が高そうなのだけど、無料で質の高い授業を受けられるともっぱらの評判なので、一度試してみる価値はありそうだ。あと、学習履歴の見える化として、Studyplusというwebサービスが便利そうなので、一度ためしてみようかな?

学習環境の構築

教材の選定が重要なのはもちろんのことだけれど、それ以上に重要なのは学習環境をどうするか問題だと思われる。自宅でこういう学習が長続きした試しがないので、どういう環境でどういう手段をとるか、真剣に考える必要がある。

  • 図書館やカフェを利用する?
  • 仕事のある日は昼休みを活用する?
  • 勉強会に参加する?
  • 自宅でも学習が捗るような習慣づけを工夫する?
    • 机や椅子を新調する→いっそのことアーロンチェアを導入してみるとか?
    • ネットに繋がらない時間をつくってみる→やりようはあるかも?
    • 学習部屋を用意する→広い部屋と引っ越しが必要なので現実味なし。

とりあえず言えることは、学習するという行為を毎日の習慣にまで持っていく必要があるだろうことだ。幸いにして、帰宅後に1時間程度の勉強時間を確保する余裕は十分にあるので、あとはその時間を無為に過ごすのではなく学習時間にあてるようにできるかどうかだ。それがとてもむずかしいわけだが…。こればかりは現時点で手探り状態なんだけど、やる気のあるうちに方法を確立しないとすぐに飽きちゃうのは目に見えているからなぁ。。

まぁ、まずはこういう文章を残すことで、いつもより本気度は高いですよ!という意思表明なのでした。が、がんばるぞぃ…。

長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)

長岡先生の授業が聞ける高校数学の教科書数学 (考える大人の学び直しシリーズ)

数学者たちの楽園: 「ザ・シンプソンズ」を作った天才たち

数学者たちの楽園: 「ザ・シンプソンズ」を作った天才たち

もともと算数や中学数学は好きだったし得意でもあった。高校数学も嫌いじゃなかったしそこまで苦手でもなかったけれど、得意にはならなかった。ただ、確率統計は授業が楽しくてテストでも良い点がとれていたので得意だったと言えるかな?でも、基礎解析や代数幾何はそうでもなかった。

この違いはなんだろうかと考えてみると、学んだことを実生活にどう活かせるか想像できるかどうかの差が大きかった気もする。三角関数とか微積分とかって、その計算ができたからといって、それが何に活かせるのか当時はさっぱりわからなかったからなぁ。

まがりなりにもエンジニアという職を続けてきて、例えば画像や動画の圧縮であったり、ハッシュアルゴリズムだったり、今回の目標である機械学習だったり…、実際に応用数学が使われている場面がそれなりに身近になったと言える。つまり、昔はそれがどういうふうに活用されているのか想像もつかなくて興味が持てなかった学問に対して、今はもっとその先のつながりが見えるようになるのでは…?という期待もあったりする。これってつまりそういうことだったのか!という知的好奇心が満たされるような成果が上がるようだと、学習行為も軌道になるんじゃないかなぁ?ってね。

ただし、そこまでたどり着くまでに自分の頭が追いついてくれるかはまったくの別問題ということを忘れてはいけない…w