データサイエンスのための微積分入門：最適化のための導関数と勾配
データサイエンスにおける最適化問題を解くために不可欠な、導関数と勾配の概念を基礎から応用まで習得します。
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単一変数関数の導関数と最適化の基礎
Unit 1: 導関数の基本概念
変化率とは？
導関数：瞬間の変化
Unit 2: 基本的な微分規則
微分規則の基礎
和と差の微分
データサイエンスでの応用
Unit 3: 最適化と導関数
最適化の導入
一次導関数テスト
二次導関数と凹凸
多変数関数の勾配と機械学習への応用
Unit 1: 多変数関数の基礎
多変数関数とは？
偏導関数：部分的な変化
Unit 2: 勾配の理解
勾配：方向と大きさ
勾配の計算
Unit 3: 機械学習における勾配
最適化と勾配
勾配降下法の紹介
学習率の重要性
勾配降下法の応用
