Tag: 勾配降下法

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/operations-research-algorithms はじめに オペレーションズリサーチ（OR）は、ビジネスやマネジメント、経済学、コンピュータサイエンス、土木工学、電気工学などの分野で最適化問題を数学的および工学的手法を用いて研究する分野です。Courseraで提供されている「オペレーションズリサーチ (2): 最適化アルゴリズム」コースは、ORの第2部として、決定論的最適化手法に焦点を当てています。このコースでは、線形プログラム、整数プログラム、非線形プログラムを解決するための効率的なアルゴリズムについて学びます。 コース概要 このコースの始まりにあたる最初の講義では、線形代数の基本知識（ガウスの消去法、ガウス・ジョルダン消去法、線形独立の定義など）を簡単に振り返ります。最初のトピックは「シンプレックス法」で、ドクター・ジョージ・ダントジックが開発したこの方法が、いかにして効率的に線形プログラムを解決するための重要な役割を果たすかを学びます。また、無限大または不適切な問題の特性を理解することが、問題に最適な解が存在するかどうかを特定する手助けとなることを学びます。 次の週では、「分岐限定法」という整数プログラミング特有の手法に焦点を当てます。この手法を用いて、整数値のみを取る必要がある変数を持つ問題を解決します。 その後の週には、「勾配降下法」と「ニュートン法」を用いて非線形プログラムの解法に取り組みます。これら2つの手法の比較も行われ、各手法の利点が明確になります。 最後の講義では、NEC台湾のケーススタディを通じて、ヘューリスティックアルゴリズムの設計と評価に関して学びます。これにより、現実のビジネスの最適化問題を解決するためのアルゴリズムの具体的な適用について理解が深まります。 まとめ このコースは、オペレーションズリサーチにおける最適化アルゴリズムを学ぶための非常に有益なリソースです。概念の理解を深めるための理論と実践がバランスよく組み合わされており、今後の学習にも役立つ方向性が提示されます。ORや最適化に興味がある方には、ぜひ受講をおすすめします！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/operations-research-algorithms

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！…