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youtube: 測度論無しで機械学習に必要な確率論の話をする、再生リスト

動画の概要

機械学習の論文では、測度論の言葉がかなり出てきています。 一方で、リーマン可積じゃないケースを考える必要はほぼありません。

そこで、以下のような特徴の動画シリーズを作る事にしました。

  1. リーマン可積な範囲で必要な言葉を説明する
  2. 機械学習のどういう所でどんな風に使われるか？を明らかにする
  3. 実際の論文で使われている所を見て、それを理解出来るようにする

題材としては情報理論の教科書と、W-GAN、BiGANの論文です。

気をつけた事として、わざと難しいトピックを持ってきて「ほら、必要でしょ？」というのではなくて、 ちゃんとした実務家が「確かにこの位は必要だね」と思ってもらえる範囲だけで話をする、という所です。

扱うトピック

主に以下の話です。

  • 確率空間（ボレル集合族などは雑に説明）
  • 関数としての確率変数
  • lawとdensityとdistribution
  • 測度による積分とRadon Nikodym微分

雑談

まず「機械学習に測度論は必要か？」というのが定期的に流れてきてるのだが、 これが本当にくだらないなぁ、と思っていた。 くだらない、というのは皆思ってる事なのでそれで良いのだが、いつまでたっても流れてきてうんざりだ。

と思っていたら、jmukがこの前日本に帰ってきた時「測度論なんて機械学習には要らないでしょう（笑）」とかいいやがって、 お前もかっ！となって、これは何か言った方がいいんじゃなか？という気分になってきた。 ただ、いまさら「知ってれば出来る事は増えるし知らなくても出来る事はある」とか言っても詮無いしなぁ…

と、そこで思いついたのがこのシリーズ。 あえて本気で測度論無しで、でもちゃんと必要な事の話をする、という事をやると、それがいかにくだらない議論かが逆に分かるのでは？というアイデア。 実際本気で測度論無しで最後までやっているし、このくらいの範囲は実際に必要、とは同意してくれる人が多いんじゃないか。

その辺のモチベーションの話は第一回で話していて、まぁまぁうまく達成出来た気はしている。

なお、自分的にはなかなか良く出来たと思うのだけど、ぜんぜん再生されなくて驚いた。こういうのはダメですかね？これから伸びるのかしら？

実際に機械学習やってる皆さまはどう思いますか？

個人的に聞いてみたいのは、ちゃんと機械学習やってる人で、 この動画の「まぁこの位は必要でしょう」と思っているラインをどう思うか？という所。 もうちょっと難しいのもいる？この辺は知らなくてもやっていける？ やっていける場合はこの辺の定番論文はどうしているのでしょう？ なんかそういう話を聞いてみたいな、と思っているので、もし見た機械学習屋の人が居たら見解を聞かせて下さい。