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

1. 発表者の自己紹介
2. ベクトル、行列、微分についての簡単な振り返り
3. 最適化問題について、簡単に概説
4. ラグランジュ未定乗数法とは
5. 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
6. Q & A

参考となるテキスト

• パターン認識と機械学習 上
• 言語処理のための機械学習入門

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。