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[BOOKデータベースより]
はじめて学ぶ人もなんとなく機械学習を使ってきた人も、読み返すたびに理解が深まる、機械学習の連続最適化の数理へ招待する一冊！
第１章 数学の復習
[日販商品データベースより]第２章 機械学習モデルを訓練する
第３章 機械学習モデルの最適化
第４章 識別の正解率を上げる
第５章 ステップサイズを理解する
第６章 勾配降下法
第７章 訓練データの標本調査
第８章 確率的勾配降下法１
第９章 確率的勾配降下法２ 定数バッチサイズ
第１０章 確率的勾配降下法３ 勾配降下法に近づける
第１１章 確率的勾配降下法４ 増加バッチサイズ
第１２章 バッチサイズを理解する
第１３章 確率的勾配降下法を加速する
第１４章 汎化性能を高める
なぜ、そのオプティマイザがあなたの機械学習に適しているのか？
ディープラーニングの普及により、誰もが高度なAIモデルを扱える時代になりました。しかし、その背後にある「数理最適化」は、依然として多くの初学者にとって高い壁となっています。その数理最適化について「独学でも絶対に挫折しない」ことを目指して書き下ろした入門書です。
【本書の特長】
「オプティマイザ」の正体を掴む： 確率的勾配降下法、モーメンタム、Adam。なぜこれらが機械学習に有効なのか、その理論的背景を「手計算」できるレベルまで丁寧に解説します。
ゴールは「画像識別の理論」： 単なる数学の羅列ではありません。最終的に画像識別がどのような仕組みで動いているのかを、最適化の視点から完全に理解することを目指します。
「脳内数学」から「泥臭い数学」へ： 理屈だけでなく、実際に手を動かして計算する習慣を身につけることで、ツールに使われるのではなく、自信を持ってツールを使いこなす力を養います。
データサイエンティスト、AIエンジニアを目指す学生、そして「中身」を理解して一段上のステップへ進みたい社会人エンジニアに捧げる、新たなスタンダードとなる一冊です。