数学講座
統計・機械学習講座
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線形代数と微分積分は、統計学や機械学習をはじめとして様々な学問の基盤技術です。
そこでこの講義では、統計学や機械学習において線形代数・微分積分が使用される具体例を紹介しながら、線形代数・微分積分の知識を解説します。前提知識は高校数学（参考: 統計・機械学習のための高校数学）のみを仮定します。
線形代数・微分積分を学んで抽象度が高いと感じる方のためにも丁寧に解説します。また、統計学や機械学習について初めて勉強する方にとっても、必要な数学を効率よく勉強できるような講座設計になっています。
この講座をきっかけに、線形代数、微分積分、その先の学問の見通しを明るくしてはみませんか？
※アーカイブ講座の動画販売についてお申し込み受付中です。
機械学習の法人さま向け研修や個別指導をしているとき、必ずと言って良いほど相談されることがあります。
「知りたい手法を学んでいても、線形代数や微分積分の言葉で書かれていてわからない。」
結果、Python言語やR言語でなんとかコーディングできるようにはなったけれど、正しい使い方ができているのか判断できず不安なのだと。
線形代数や微分積分を勉強しようと一念発起した方も多いでしょう。しかし、抽象度が高くてすぐに諦めてしまったり、頑張ってはみたものの最終的には全然わからなくなってしまったり、なかなか独学で頑張るには難しい分野であることも事実です。
そこでこの講座では、線形代数・微分積分を体系的に学ぶのではなく、統計学や機械学習での使われ方を具体例として必要に応じて学んでいく形式をとります。扱うトピックは
– ベクトルの内積や行列の計算
– 指数関数や対数関数、その組み合わせで表されるような関数の微分や積分
– ベクトルによる微分
– 対称行列の性質
など、どれも統計学や機械学習では頻出のトピックです。これらをまずは高校数学（参考: 統計・機械学習のための高校数学）のみを前提知識として学んでいきます。
この講座を受講することで、線形代数や微分積分を体系的に学ぶ（参考: 線形代数 特別講義・微分積分 特別講義）きっかけになったり、機械学習の発展的なトピック（参考: 数理統計学や機械学習の数理シリーズなど）の理解が以前よりスムーズになるはずです。これまでに統計学や機械学習をあまり勉強したことがない方でも、興味がある方は歓迎です。みなさんのご受講をお待ちしています。
すうがくぶんかのオリジナルテキスト
デジタルデータ（PDF）をメール添付にてお送りいたします
統計学や機械学習の手法を理解する基礎力をつける。例えば、数理統計学、Deep Learning入門、機械学習の数理シリーズといった講座で扱う内容について、数学への不慣れが原因で理解できないようなことが少なくなるようになる。
高校数学（統計・機械学習のための高校数学）
第1章ではベクトルや行列の基本的な計算を練習します。ベクトルや行列の計算は一見、無味乾燥な計算に見えるかもしれません。しかし、統計学や機械学習では相関関係や類似度、重みづけや次元削減などさまざまな意味を持つようになります。
微分や積分の計算は難しいと思う方も多いでしょう。しかし、統計学では微分や積分を計算することが、1日の来客数の期待値を計算したり、あるお客さんがサービスを解約する危険率を計算することにつながります。また機械学習の手法を学ぶ上で重要な「3 ベクトルや行列で定義された関数の微分」を計算するための前提知識を身につけることができます。
「ベクトルや行列で定義された関数の微分」という名前を見るだけで、何か相当難しいものなのではないかと感じる人が多いでしょう。しかしその実は、たくさんの変数を扱うような機械学習の手法を理解する際に、とても見通しをよくしてくれる計算技術です。身につけると将来、さまざまなところで使えるので、ぜひこの講座で身につけておきましょう。
機械学習では何かにつけて固有値・固有ベクトルとよばれるものの知識が応用されています。この講座をきっかけにこの概念がなんなのか、どんな場面で応用されているのかを様々紹介します。受講し終わった頃には、この概念を一言で説明するのは難しいし、それくらい重要だなという気持ちになると思います。
| 講座名 | 統計・機械学習のための線形代数と微分積分 |
|---|---|
| 担当講師 | |
| 開講スケジュール |
土曜クラス : 10:00-12:00
2023年10月7日～2024年2月24日
12月30日土曜日は休講です。 ※詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| 受講方法 |
Zoomによるオンライン講座 授業は録画されます。録画（アーカイブ動画）は授業終了から5年間オンラインにて繰り返しご視聴いただけます。（ダウンロード不可） 詳細はこちらのページをご確認ください。 |
| 教科書 | すうがくぶんかのオリジナルテキスト |
| 受講料 | 税込19,500円/期（税込97,500円/5期一括） ※お支払い期日の詳細はこちらのカレンダーをご確認ください。 |
| お支払い方法 |
クレジットカード支払いは本ページ下部「受講料のお支払いについて」よりお願いいたします。 |
| 準備物 | 筆記用具 |
| その他 | 初回講義での体験受講が可能です。 |
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| 1期分 | 2期分 | 5期一括 |
|---|---|---|
2020年前期分よりオンライン授業を録画し、授業の録画販売（アーカイブ販売）を行っております。
アーカイブ講座の動画購入をご検討いただく場合は、下記についてご確認をお願いいたします。
*お申込みの前に、サンプル動画（講座の冒頭30分程度）をご視聴いただくことが可能です。ご希望される場合は、お申込み・お問合せフォームよりその旨をご連絡ください。
開講中の講座でも、参加時までに終了した講義はアーカイブ動画（講義の録画）にてご受講いただけます。
講義内で直接講師にご質問いただけますので、特にお急ぎでなければ、開講中の講座がおすすめです。（Slackではご質問いただけます）
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| 講座名 | 動画内容 | 講師名 | 受講料 |
|---|---|---|---|
| 統計・機械学習のための線形代数と微分積分 2023年後期 |
全20回 （各120分） |
内場 崇之 | 19,500円/期（97,500円/5期一括） |
年度別 講座情報
| 年度 | 講座情報 |
|---|---|
| ー | 本講座は2023年後期のみの開講です。 |
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