機械学習のための最適化入門

概要

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。

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Python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。

【参加条件】
・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
・Pythonの基礎文法(for文、if文、関数、NumPy)を使える。

※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。

※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1週間、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！

この講座で得られること

• 機械学習における最適化の立ち位置の把握
• 伝統的な最適化手法の理解
  • 最急降下法、ニュートン法、共役勾配法
• 確率的勾配降下法(SGD)の理解と実装 -> Hands on
• モーメンタムのイメージをつかむ
  • その他の最適化手法の名前を知る e.g. Adagrad、Adamなど

カリキュラム

• 最適化問題とは
• 最急降下法
• ニュートン法
• 共役勾配法
• 機械学習における問題点
• 確率的勾配降下法（SGD）導入
• 確率的最適化問題と確率的勾配
• アルゴリズムと各計算に対応するPython文法の確認
• SGDの実装
• 確率的勾配降下法のまとめと課題
• モメンタムのイメージ
• モメンタムのアルゴリズムと対応するPython文法の確認
• モメンタムの実装
• まとめとその他のアルゴリズム（Adagrad、Adam）

※内容は一部変更になることがございます。

講座一覧のフローチャート

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。

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします．

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。
・pandas
・Numpy
・matplotlib
・scikit-learn

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．
※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。

こんな人におすすめ

• 微分を理解している方
• 最適化手法をPythonによる実装を通じて理解したい方
• 代表的な最適化手法を学習したい方

講師

小林悠
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。

(オンライン動画、復習用動画は別講師の場合があります。)

領収書

【Stripeで事前決済の方】
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。

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全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10分前から
(なるべく5分前までにお入りください。)

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全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

問い合わせ

・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。
・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

• 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。
• 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。
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• 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。
  

全人類がわかる統計学とは

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。 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。