機械学習初学者のための最適化入門(10/05)

イベント内容

内容概要

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。
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。
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。

開催時刻

受付：16:00〜16:15
講義：16:15〜17:30

詳細アジェンダ

〇扱う内容
＜講義＞
・最適化問題とは
・目的関数と閉形式
・最急降下法
・凸集合と凸関数
・ヘッセ行列
・凸計画問題
・ラグランジュの未定乗数法

※
詳細は一部変更となる可能性があります。

会場

品川周辺ですが、現在のところ会場未定

対象者

・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
・機械学習の主な手法について勉強したい方
・微積分を学生時代に軽く勉強したけど、復習したい方

当日のお持物

ノートパソコン必須。

講師プロフィール

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、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
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
データサイエンティスト。
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。
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、
社内外で講師の経験多数。

注意事項