Tag: モンテカルロ法

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilites-2 こんにちは！今日は、Courseraで受講可能な「Aléatoire : une introduction aux probabilités – Partie 2」というコースについてご紹介したいと思います。このコースは、フランスのÉcole polytechniqueで人気のある確率論の入門コースで、シルヴィ・メレアール教授によって教えられています。 このコースは、確率変数という概念を徐々に紹介し、最終的には大数の法則や中心極限定理に至る流れで進みます。確率論の基礎をしっかり学びつつ、数学的な背景も必要に応じて紹介されますので、初心者からでも安心して受講できます。 コースではベクトル、収束、大数の法則、中心極限定理など、多くのとても重要なトピックがカバーされています。特に、モンテカルロ法の導入は実用的で、さまざまな実務に応用できる知識が得られるので非常に便利です。また、数多くの演習問題も用意されており、実践的に学ぶことができるのも魅力です。 受講後は、確率論の基本的な理論だけでなく、実際にデータと向き合う際に役立つ手法も身に付けられます。このコースは、データサイエンスや統計学に興味ある方には特におすすめです。興味のある方はぜひ受講してみてください！ 最後に、コースの内容を振り返ると、理解しやすく、実用的なスキルが得られる非常にお勧めのコースです。皆さんも挑戦してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/probabilites-2

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods はじめに 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで受講できる「サンプルベース学習法」というコースを紹介したいと思います。このコースは、アルバータ大学とOnleaが提供しており、強化学習の重要な手法を学ぶことができます。 コース概要 この「サンプルベース学習法」では、エージェントが自身の経験から試行錯誤を通じて最適な政策を学ぶためのアルゴリズムを学びます。事前に環境のダイナミクスを知ることなく、実際の経験から最適な行動を達成することができるのは非常に興味深い点です。 シラバスのご紹介 コースでは以下の重要なトピックを学びます： モンテカルロ法による予測と制御：実際にサンプリングした体験を使用して、価値関数や最適政策を推定する方法を学びます。 時間差学習法による予測：時間差（TD）学習の基礎を学び、ビルマン方程式を用いてリアルタイムでの学習を実践します。 時間差学習法による制御：Sarsa、Q学習、期待Sarsaの違いや、オンポリシーとオフポリシーの制御方法を学び、実際に実装します。 計画、学習、行動：モデルを用いた計画とサンプルベース学習の戦略を統合する方法を学び、学習システムの設計も体験します。 おすすめポイント このコースは、強化学習に対する深い理解を深めることができるだけでなく、実践的なスキルも身に着けることができます。自分のペースで学ぶことができ、実際の問題に対するアプローチを身につける良い機会です。また、活発なクラスメートとの交流が刺激的で、学びを一層深めてくれるでしょう。 まとめ サンプルベース学習法のコースは、強化学習に興味がある方にとって必見の内容です。新しい知識を得て、自身のスキルを向上させたい方には特におすすめです！是非、Courseraでチェックしてみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sample-based-learning-methods

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-mechanics 皆さんこんにちは！今日はCourseraで提供されている「統計力学 − アルゴリズムと計算」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは、現代物理学、特に古典物理学と量子物理学を学ぶための素晴らしい機会です。 コースの概要では、基本的なコンピュータプログラムを使ってアルゴリズムを学び、それを一般化したり、ゼロから書いたりすることが求められます。興味があれば、アルゴリズムや科学における深い洞察を得ることができるこのコースは、特に楽しめるでしょう。 コースは全10週にわたって構成されており、各週には講義とチュートリアルビデオが用意されています。Pythonプログラムをダウンロードし、講義で紹介された内容に基づいて学ぶことができます。また、定期的に行われるプラクティスクイズや、ピアグレードされた課題に取り組むことで、理解を深めることができます。 初週ではモンテカルロアルゴリズムの概念を学び、ペブルゲームを通じて重要なテクニックを理解します。第2週では、ハードディスクモデルによる古典力学と統計力学の関連を探求します。そして、週を追うごとに、槽相転移や量子統計力学のトピックに進んでいきます。 特に、量子統計力学を扱う第5週から第7週には、密度行列とパス積分、ボース・アインシュタイン凝縮現象について学ぶことができ、非常に魅力的です。毎週の課題は、学んだ内容を実際に扱う絶好の機会となります。 このコースは、物理学やアルゴリズムに興味がある方に非常にお勧めです。プログラミングの経験がある方なら特に、学びながら楽しむことができるでしょう。私の個人的な感想としては、モンテカルロアルゴリズムの多様な応用を知ることができ、非常に有意義な体験でした。 最後の週には、これまで学んだ内容のレビューや、楽しいパーティーもあるので、学ぶことに加えて、同じ興味を持つ仲間と交流することもできます。 是非、統計力学の深い世界に足を踏み入れたい方には、このコースをお勧めします！興味がある方は、今すぐサインアップしてみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/statistical-mechanics