Jul
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機械学習を理解するための数学テクニック勉強会
機械学習でよく登場する数学のテクニックについて勉強していきます。
Organizing : BizReach データサイエンスチーム
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Description
概要
機械学習を勉強しよう!と思い、 本を取り読み進めて、 数式で挫折する方は少なくはないと思います。
そこで何回かに分けて、機械学習を勉強する際に登場する いくつかの数学的トピックスについて勉強していきます。
当日の内容
今回のテーマ
今回はラグランジュの未定乗数法です。
次回以降のテーマについては、現在検討中です。
目標
曲線フィテッィングを例題にして、 ラグランジュの未定乗数法を使って、 最適なパラメータを計算できるようになる。
※例題の内容は変更となる可能性もありますので、ご了承ください。
諸注意
- 講師は数学の専門家ではありません。
- 数学的な厳密さも追求しておりません。
- 微分積分、ベクトル、行列について全く初めてという方はご遠慮ください。
ので、あらかじめご了承ください。
対象
- 今回のテーマに興味がある方
- 理論的に機械学習の勉強を始めようと思っているエンジニアの方
- もしくは現在勉強中の方
- 微分や積分、行列について勉強したことがある方
当日の内容
- 発表者の自己紹介
- ベクトル、行列、微分についての簡単な振り返り
- 最適化問題について、簡単に概説
- ラグランジュ未定乗数法とは
- 機械学習の簡単な例をもとに、ラグランジュ未定乗数法を使ってみる
- Q & A
参考となるテキスト
こちらの本にてラグランジュ未定乗数法の記載がありますので、参考になると思います。 当日はテキストは使いませんので、ご注意ください。
詳細
日時:7月2日(木)19時30分 - 20時30分
会場:株式会社ビズリーチ(東京都渋谷区渋谷2-15-1 渋谷クロスタワー12F) ※エレベーターホール南側の「ガーデン」というスペース(上の写真)の入口に担当者がいます。
持ち物
- 名刺(名札用。名刺をお持ちでない場合は記名でもOKです)
- 筆記用具
- ノートPC(任意となります)
WiFiは、こちらで用意いたします。
勉強会のスタイル:
講師が説明するスタイルとなります。 PC使った作業ではなく、紙とえんぺつを使った座学形式となります。 途中参加OK、途中退室OK。