Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus
今回のブログでは、Courseraで提供されている「機械学習とデータサイエンスのための微積分」コースについてレビューし、その魅力をお伝えします。
このコースでは、受講者は次のことを学べます:
• 微分や勾配の特性を用いて、機械学習で一般的に使用されるさまざまなタイプの関数を解析的に最適化する方法
• 一次（勾配降下法）および二次（ニュートン法）反復法を使用して、機械学習でよく使用される異なる種類の関数を近似的に最適化する方法
• 機械学習でよく使用される異なる種類の関数の微分を視覚的に解釈する能力
• 勾配降下法を実行することができるようになります。
### カリキュラム
このコースは3週間にわたって構成されています:
**第1週 – 微分と最適化** では、微分の基本概念を学び、最適化がどのように行われるかを理解します。
**第2週 – 勾配と勾配降下法** では、勾配降下法の手法について深く掘り下げ、どのように利用するのかを学びます。
**第3週 – ニューラルネットワークにおける最適化とニュートン法** では、特に機械学習における複雑な最適化手法についての理解が深まります。
このコースを受講することで、機械学習を支える数学的基礎をしっかりと固めることができます。特に、実際のデータセットを使用した演習が多く実施されるため、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。
私はこのコースを強力におすすめします。機械学習をさらに深く理解したい方、特に数学に自信がある方にはぴったりです。このコースを通じて、機械学習の世界を新たな視点で体験してみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus