Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/calculus-through-data-and-modelling-applying-differentiation はじめに 近年、データサイエンスや機械学習の重要性が高まっており、その中心的な要素の一つが数学、特に微分積分です。Courseraの「Calculus through Data & Modeling: Applying Differentiation」というコースは、微分の概念を深く掘り下げ、複雑な関数の推定や最適化技術に焦点を当てています。本記事では、このコースを詳しくレビューし、おすすめポイントを紹介します。 コースの概要 このコースでは、微分を用いて一変数および多変数関数の線形近似を見つける方法を学びます。また、関数の最大値と最小値を特定する技術も学ぶため、自然科学やデータ分析など様々な分野に応用可能です。 シラバスのハイライト コースは以下の重要なモジュールで構成されています： 直線近似と接平面: 一変数の微積分における接線の傾きを計算し、接線の方程式を導出します。 一変数関数の最大値と最小値: マーケティングや経済学などでの最適化問題を扱います。 多変数関数の最大値と最小値: 複雑なモデルを使用して多変数の最適化手法を学びます。 ラグランジュの未定乗数法: 制約のある最適化問題を効率的に解く手法です。 最終プロジェクト – 最適化: 実際の建設プロジェクトに関するコストモデルを作成し、最適な価格設定を見つけます。 コースのおすすめポイント 実践的なアプローチ: 理論だけでなく、実際の問題を扱うので応用力が身につきます。…

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/calculus-through-data-and-modelling-differentiation-rules コース概要 「Calculus through Data & Modeling: Differentiation Rules」は、微分の計算をシンプルにするための新しいルールを開発し、従来のリミット定義を直接使うことなく導関数を求めるという興味深い内容です。このコースを通じて、多項式、代数関数、指数関数、対数関数、三角関数、および逆三角関数の導関数を効率的に計算する方法を学ぶことができます。 シラバスの詳細 このコースは、いくつかの重要なモジュールに分かれています。 多項式、指数および対数関数の導関数: ここでは、さまざまな関数の導関数を効率的に計算するための微分ルールを学び、多変数関数の導関数についても一般化します。 積と商の法則: 新しい関数が古い関数の掛け算または割り算から形成される場合の微分を行う式を提供します。 三角関数の導関数: ここでは、サインとコサインの導関数を求めるための公式を開発します。 連鎖法則: 関数の合成から導いた導関数を求める重要な法則を学びます。 部分導関数: 多変数関数の導関数に部分導関数の考え方を適用します。 方向導関数と勾配ベクトル: 方向における変化率を求めるための理論を発展させます。 最終プロジェクト: 飛行経路: コースの理論を用いて着陸する航空機の飛行経路をモデル化します。 レビュー このコースは、数学を楽しむ方々にとって非常に役立つものであり、凄まじい量の情報を短期間で提供してくれます。特に、各モジュールの後に提供される練習問題は、理解を深めるための素晴らしい手段です。また、最終プロジェクトは、理論を実践に応用できる場を提供してくれるため、実用性が高いと感じました。…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/calculus-through-data-and-modelling-integration-applications こんにちは、皆さん！今日はCourseraのコース「データとモデリングによる微積分: 積分の応用」についてレビューしたいと思います。このコースは微積分の研究を続け、特に積分の応用に焦点を当てています。微積分の重要性を理解し、数学の応用に役立てることができます。 **コースの概要** このコースでは、確定的積分を評価することで計算される量に例を基にした積分の応用を学びます。微分積分学における変化率の測定から、一定の範囲における量の蓄積の測定へと焦点が移ります。このような内容は、物理学や経済学等様々な分野でも重要な役割を果たします。 **シラバスの詳細** – **モジュール1: 関数の平均値** このモジュールでは、無限個の温度測定が可能な場合の日中の平均気温の計算など、平均値の概念を拡張します。連続した範囲での平均値を計算するための手法を学びます。 – **モジュール2: 曲線の長さと曲率** 曲線の長さを測定する正確な概念を開発し、複雑な曲線に対しても適用します。これは物理的に曲線を測る際の難しさを解決するためのものです。 – **モジュール3: 速度と加速度** ここでは、物体の運動を研究するために接線および法線ベクトルの概念を用います。三次元空間での曲線を扱うことで、より高度な機能の変化率の研究を行います。 – **モジュール4: 曲線間の面積** 二つの曲線間の面積を求める方法を学び、経済学やビジネス、医学にも応用できることを示します。 このコースは、積分の理論とその応用を深く理解したい方に特におすすめです。初心者から中級者まで幅広いレベルに対応しているため、ぜひ挑戦してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/calculus-through-data-and-modelling-integration-applications