未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
最適化手法についてー勾配法，ニュートン法，準ニュートン法などー | moskomule log
以前Eve optimizerの実装を行ったのですが，肝心の非線型函数の最適化手法について知らなかったので調べました． はじめに 最適化に関して，微分を用いない手法としてはランダム法やシンプレックス法がありますが，今回は微分を用いて反復的に解に近づく方法である反復法について述べます． なお今回可視化に際して利用した函数は$(x+1)x(x-1)(x-3)+y^2+xy$で，2つの局所解と1つの鞍点を持ちます． 反復法 反復法は函数$f(x)$について， \[\begin{aligned} d_k &= -H_k\nabla f(x_k) \cr\cr x_{k+1} &= x_{k}+\alpha_{k}d_{k} \end{aligned}\] によって位置を更新しながら列$(x_k)_{k\in\mathscr{N}}$を局所解または大局解$x^{\star}$に近づけていく手法です．
最適化と学習アルゴリズム
最適化と学習アルゴリズム 勾配降下法 直線探索 劣勾配降下法 ニュートン法 確率的勾配降下法 学習における計算効率の問題 既に説明した回帰、識別（分類）の解法で得た閉じ た式は逆行列計算が必要。例えば、線形回帰の場 合の正規方程式の解である重みベクトルは w=(XTX)-1XTy 学習データが高次元になると(XTX)の次元も大きく なり、逆行列の計算はコストが高い（次元数の３乗） 要は損失(=Loss)を最小化したい 正規方程式の場合は２乗誤差だった。 逆行列計算を避けて最適化する方法が実用 上重要。 記法：損失(Loss) zz y m L y m y m L yloss m L my D m i ii m i ii m i ii m i ii ii i ,0max ,1 1 , 1 , 1 2 ,on
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