【MV】谷底はどこ？登山部 ／ 入力CHU【G検定 第4章 勾配降下法・最適化手法】

▶ 歌った中身を図と会話で → G検定 第4章「勾配降下法」の記事 https://dopagaku.com/learn/gkentei/l04-04/... 霧の山を、足元の傾きだけを頼りに下りる登山部。ゴールだと思った谷底は、ただの小さなくぼみだった。 G検定「最適化手法」を、入力CHUが山道で歌って覚える一曲。 この曲で覚えられること ・勾配降下法＝足元の傾き（勾配）だけを見て、下りの向きへ進む。次の重み＝いまの重み − 学習率 × 勾配 ・学習率＝一歩の大きさ。大きいと谷をとびこえ、小さいと日が暮れる。人が先に決めておく（ハイパーパラメータ） ・局所最適解＝まわりより低いだけのくぼみ／大域最適解＝全体でいちばん深い谷。傾きゼロでもゴールとは限らない ・鞍点＝前後は谷で左右は山（傾きはゼロ）。次元が多いほどくぼみより多いと考えられている ・SGD（データの一部だけで進む・ミニバッチ）／モーメンタム（勢い）／AdaGrad・RMSprop（足ごとに歩幅を変える）／Adam（勢い＋足ごとの歩幅） ・ノーフリーランチの定理＝どの山にも効く靴はない。山に合わせて選ぶ 0:00 イントロ（霧の山・まず足元） 0:18 勾配降下法 0:43 学習率 1:04 局所最適解・大域最適解 1:08 サビ（くだれ くだれ） 1:40 鞍点 2:07 SGD・ミニバッチ 2:17 モーメンタム・AdaGrad・RMSprop・Adam 2:34 サビ2 3:00 ノーフリーランチの定理 3:18 ラスサビ 3:49 ゴール…たぶん ▼ モーメンタム・AdaGrad・RMSprop・Adam を図で → 最適化手法の記事 https://dopagaku.com/learn/gkentei/l04-05/... ▼ 同じAI学部の曲「過去問オーバーフィット」（G検定 第3章 過学習・汎化性能）    • 【MV】過去問オーバーフィット ／ 入力CHU【G検定 第3章 過学習・汎化性能・交...   ▼ 同じAI学部の曲「ねえ、覚えてる？」（RNN・LSTM）    • 【MV】ねえ、覚えてる？ ／ 入力CHU【G検定 第5章 RNN・LSTM】   ▼ 同じAI学部の曲「三度目の正直ブーム！」（AIの歴史）    • 【MV】三度目の正直ブーム！ ／ 入力CHU【G検定 第2章 AIの歴史】   入力CHU：裏取ミコ（センター）／甘寝ルナ／冷泉シオン ※ 登場するメンバーはAIで作ったキャラクターで、実在の人物ではありません。 ※ G検定（JDLA ジェネラリスト検定）のシラバスをもとにした非公式の学習コンテンツです。 ドパ学｜どうせドパるなら、学べ。 https://dopagaku.com/?utm_source=youtube&u... ▼ SNS X https://x.com/dopagaku Instagram https://www.instagram.com/dopagaku/ #G検定 #勾配降下法 #最適化手法 #入力CHU #ドパ学 楽曲・映像の制作にAI（Suno／画像生成／Grok Imagine）を使用しています。