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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/73600
 1?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・微分を理解してい
 るとともに、その周辺知識を有すること\n・Pythonの基
 礎文法(for文、if文、関数、NumPy)を使える。\n\n※上記の
 参加条件を満たしていない方は、前提知識が不足して
 いるがために講義の内容全てを理解できない可能性が
 ございますので、ご了承ください。\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（Adagr
 ad、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\nPython3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・scikit-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info@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AVILEN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A
 I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/736001?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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