線形代数、行列、微分積分学、ベクトル…

AIや最新制御技術の本質は、やはりコンピュータの技術の進歩で複雑な解析をリアルタイムで処理する事が前提です。

後日イメージを図式作って貼る予定（結構難しい）。
x軸、ｙ軸、ｚ軸に広がる点群の様なもの。
それが複雑に動いています。この例は人がこのデータ郡をみてドーナツ状だという理解が出来るとおもいます。
線形や非線形代数を使ってベイズ理論で必要なデータをフィルターに掛けてその目的の傾向がつかめればそれがモデル（機械学習に置ける学習結果）になります。
それが新しい未知のデータに対して何％モデルと近いかで予測して次のアクションを決めていきます。
古典的なデータ処理はデータをカルマンフィルタ等でデータを処理して閾値でデータを切り捨てます。その為データにヒントが隠れていても無視されます。

例：トーラスの点群

現在までの私の理解では、AIや最新技術の本質を要約すると。
”データレイク（データの湖＝様々なデータがトーラスの点群の様に立体的に広がっている）中から必要なデータを取り出して解析して次の動作に結び付けている。”

a.必要なデータが既にある場合。
①先ずは実現する目的を明確にします。
②目的に必要なデータの仮説を立てる事から始まります。
（ここは非常に重要で最新技術を理解して尚且つプロでも難しく経験が必要。）
③それからデータを処理する技術やプログラムで解析します。
（総合的な最新技術やプログラムの知識が必要）
④一旦シミュレーションしてデータを検証
⑤必要に応じてそのモデルは他に応用

b.必要なデータが未だない場合。
①先ずは実現する目的を明確にします。
②目的に必要なデータの仮説を立てる事から始まります。
（ここは非常に重要で最新技術を理解して尚且つプロでも難しく経験が必要。）
③目的に必要なデータの収集（数百のデータでは少ないので数千のデータを集める）
④一旦シミュレーションしてデータを検証
⑤シミュレーション結果が仮説と違う場合は②から立て直し。
⑤必要に応じてそのモデルは他に応用

AIや自動運転は現在この様な事を繰り返し実践している状態です。技術としてはまだ確立していない状態です。

上記のトーラス点群を数式とデータに書き出しても動画の様にドーナツが回転していると理解できる人は殆どいません。
同様にデータ郡を数式で処理する事でなにが起こっているかをコンピューターで処理すると動画の様に理解して次の動きの予測が高い確率で出来る様になります。

自動運転でこの技術は走行中の障害物の位置の推測に使います。
自動車も歩行者（移動する障害物）も動いています。その座標は平面だけでは無く高さも伴います。
自動運転は車だけでなく飛行機やドローンも使える技術です。
（自動運転の技術はこれらの技術の総合デパートの様なものでこれらの技術を総合的に深く理解していないと出来ない事なので優秀な人材は自動運転を研究している人は多い様です。）

今回は理解するのが難しい文章ですみません。