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SUMMARY:機械学習のための最適化入門
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72974
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\n\n本講
 座のテーマは最適化です。最急降下法、ニュートン法
 、確率的勾配降下法をはじめとする様々な最適化アル
 ゴリズムをわかりやすく解説いたします。\n\n本講座の
 特徴は、最適化手法の数理的な背景から解説しながらP
 ythonによる実装も行うところです。理論の理解だけで
 はなく、実データを用いた演習を行うことで、各々の
 最適化手法間の違いや、実際に動くイメージを掴むこ
 とができます。\n\n【参加条件】\n・中学レベルの数学
 の知識を有している。\n・微分を理解していること\n・
 Pythonの基礎文法(for文、if文、関数、NumPy)を理解してい
 る\n\n※本講座は、動画復習対応講座でございます。受
 講した翌日から3日間、動画を公開いたします。聞き逃
 してしまった箇所の補填やより深い理解のためにお役
 立ていただけると幸いです！\n\nこの講座で得られるこ
 と\n\n\n機械学習における最適化の立ち位置の把握\n伝
 統的な最適化手法の理解\n\n最急降下法、ニュートン法
 、共役勾配法\n\n\n\n確率的勾配降下法(SGD)の理解と実装
  -> Hands on\nモーメンタムのイメージをつかむ\n\nその他
 の最適化手法の名前を知る e.g. Adagrad、Adamなど\n\n\n\n\n\
 nカリキュラム\n\n\n最適化問題とは\n最急降下法\nニュ
 ートン法\n共役勾配法\n機械学習における問題点\n確率
 的勾配降下法（SGD）導入\n確率的最適化問題と確率的
 勾配\nアルゴリズムと各計算に対応するPython文法の確
 認\nSGDの実装\n確率的勾配降下法のまとめと課題\nモメ
 ンタムのイメージ\nモメンタムのアルゴリズムと対応
 するPython文法の確認\nモメンタムの実装\nまとめとその
 他のアルゴリズム（Adagrad、Adam）\n\n\n※内容は一部変
 更になることがございます。\n\n講座一覧のフローチャ
 ート\n\nどの講座から受講したら良いのかわからないと
 いうような方は、下記のフローチャートを参考にして
 いただければと思います。\n\n\n\n事前準備・持ち物\n\nP
 ython3をインストールしたPCの持参をお願いいたします
 ．\n\nまた以下のライブラリをインストールするように
 お願いいたします。\n・pandas\n・Numpy\n・matplotlib\n・sciki
 t-learn\n\nまた，講義はJupyter Notebookを用いて行いますの
 で，インストール頂いたほうがスムーズに講座を受け
 ることが可能です．\n※インストールでお困りの方はin
 fo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応
 致します。\n\nこんな人におすすめ\n\n\n微分を理解して
 いる方\n最適化手法をPythonによる実装を通じて理解し
 たい方\n代表的な最適化手法を学習したい方\n\n\n講師\n
 \n小林悠\n大学院にて複雑な最適化問題を解くためのア
 ルゴリズムや機械学習への応用研究に従事。機械学習
 における最適化手法の改善手法を提案し、深層学習に
 よる自然言語処理への応用について国際会議で発表経
 験あり。また大学時代は、学科で4年連続成績トップに
 なり、三度の表彰を受ける。現在は、深層学習による
 自然言語処理を用いた対話型システムやそのユーザ満
 足度について研究している。\n\n\n領収書\n\n【Stripeで事
 前決済の方】\nクレジットカード会社が発行する明細
 を領収書の代わりとしてご利用ください。\n\n【Paypalの
 方】\n決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、
 またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳
 細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなり
 ます。また、クレジットカード会社発行の利用明細書
 も領収書としてご利用いただけます。\n\n【別途領収書
 発行が必要な方】\n別途発行手数料として1000円頂きま
 す。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください
 。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行
 いたします。\n全人類がわかる統計学 領収書発行フォ
 ーム\n\n受付・入場時間\n\n開始の15分前から\n(なるべく
 5分前までにお入りください。)\n\n問い合わせ\n\n・メー
 ルでのお問い合わせは、info@to-kei.net　までご連絡くだ
 さい。\n・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただ
 けます。（推奨）\n\n注意事項\n\n\n講義のコンテンツは
 全て「全人類がわかる統計学」に帰属していますので
 、複製はご遠慮ください。\n個人ブログへの講義コン
 テンツの掲載はご遠慮ください。\nリクルーティング
 、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきま
 して、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退
 出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来
 るよう、ご協力をお願い致します。\n最小遂行人数は
 「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない
 場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を
 行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数
 に達しない場合でも開催になる場合がございます。も
 し、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し
 、登録しているメールアドレスにご連絡させていただ
 きます。\n\n\n全人類がわかる統計学とは\n\n株式会社AVI
 LENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習
 用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか
 、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成
 のための教育事業を行なっております。\n統計学や機
 械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届け
 るということを目指して活動しています。\n
LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 
 誠心Oビル 3階
URL:https://techplay.jp/event/729746?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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