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。