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SUMMARY:機械学習初学者のための最適化入門(10/05)
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75165
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\n
 データサイエンスを基本から学びたい方のための基礎
 講座。\n回帰分析、主成分分析、ディープラーニング
 など様々な場面で最適化問題やラグランジュの未定乗
 数法が登場します。\n今回は機械学習の様々な場面で
 登場する最適化問題について、基礎から丁寧に学習し
 ましょう。\n\n\n\n開催時刻\n受付：16:00〜16:15\n講義：16:
 15〜17:30\n\n\n\n詳細アジェンダ\n〇扱う内容\n＜講義＞\n
 ・最適化問題とは\n・目的関数と閉形式\n・最急降下法
 \n・凸集合と凸関数\n・ヘッセ行列\n・凸計画問題\n・
 ラグランジュの未定乗数法\n\n※\n詳細は一部変更とな
 る可能性があります。\n\n\n\n会場\n品川周辺ですが、現
 在のところ会場未定\n\n\n\n対象者\n・非エンジニアだけ
 ど、簡単なデータ分析ができるようになりたい方\n・
 機械学習の主な手法について勉強したい方\n・微積分
 を学生時代に軽く勉強したけど、復習したい方\n\n\n\n
 当日のお持物\nノートパソコン必須。\n\n\n\n講師プロフ
 ィール\n阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。\nC、C++
 、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系イン
 フラエンジニア、フロントエンジニア\nを経て、医療
 系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサル
 タント等を経てAIベンチャーにて\nデータサイエンティ
 スト。\n大手から中小まで数多くのシステム開発プロ
 ジェクトで開発統括、プロマネを経験。\n基盤設計、
 統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシッ
 プ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、\n社内外で
 講師の経験多数。\n
LOCATION:東京都品川区 東京都品川区
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