- 学部・研究科
Faculty/Graduate School - 総情
- 時間割コード
Course Code - 70668
- 科目名
Course title
サブテーマ
Subtitle - 機械学習実習
- 授業形態/単位
Term/Credits - クラス
Class -
- 秋/1
- 担任者名
Instructor - 竹中 要一
- 曜限
Day/Period - 木4
- 授業概要
Course Description
到達目標
Course Objectives -
授業種別 / Teaching Types
実験・実習・製図（対面型）
言語 / Language
日本語(Japanese)
授業概要 / Course Description
インターネットの普及によりデータの収集が容易となった．データ収集に行う事は，データ解析を行い知識を引き出す事である．機械学習とは，計算機を用いてデータから知識を引き出す事である．
機械学習で獲得した知識は，ショッピングサイトにおける「こんな商品もありますよ」というレコメンドシステムやさまざまな商品の需要予測，写真に誰が写っているかを判断する顔認識などに応用されている．
本実習では，機械学習の各種手法の概要を理解し，計算機で実際に動かす事を通して実践的な知識を得る事を目的とする．
なお，実習にはPython を用いる．事前準備としてPythonの知識は求めないが，C,Javaなどいずれかのプログラミング言語を理解している事を求める．学位授与方針との関係 / Related Diploma Policy
（総合情報学部）
1.知識・技能
2.思考力・判断力・表現力等の能力
3.主体的な態度
到達目標 / Course Objectives
①知識・技能の観点
機械学習の各種技法を理解する．
機械学習の各種技法を利用する事ができる．
②思考力・判断力・表現力等の能力の観点
機械学習の各種技法の違いを理解し，データに適した技法を選択する事ができる．
③主体的な態度の観点
オープンデータやインターネット上のデータを用いたデータ解析を試みる事ができる．授業手法 / Teaching Methods
・教員による資料等を用いた説明や課題等へのフィードバック
・学生による学習のふりかえり
・学生同士の意見交換（グループ・ペアワーク、ディスカッション、ディベート等含む）
- 授業計画
Course Content -
授業計画 / Course Content
１． 機械学習とは
２． Python 入門１：Python の特徴とデータ型
３． Python 入門２：フロー制御
４． Python 入門３：ライブラリとツール
５． 教師あり学習：クラス分類と回帰
６． 教師あり学習法（１）K-最近傍法
７． 教師あり学習法（２）線形モデル
８． 教師あり学習法（３）ナイーブベイズ分類器
９． 教師あり学習法（４）決定木
１０． 教師あり学習法（５）決定木のアンサンブル法
１１． 教師あり学習法（６）ニューラルネットワーク（ディープラーニング）
１２． 教師なし学習
１３． 教師なし学習法（１）主成分分析
１４． 教師なし学習法（２）k-meansクラスタリング
１５． 教師あり学習法（３）凝集型クラスタリング授業時間外学習 / Expected work outside of class
各回で行った内容の復習を行うこと。
５週目開始までにPythonの基礎を習得しておく事．
復習、授業でなしえなかったプログラミングの続き。
レポート作成
- 成績評価の方法・基準・評価
Grading Policies /
Evaluation Criteria -
方法 / Grading Policies
定期試験を行わず、平常試験(小テスト・レポート等)で総合評価する。
レポート１００％
ただし４回以上の欠席は不可とする基準・評価 / Evaluation Criteria・Assessment Policy
専門書を自力で読みこなす力量をつけること。
以下の３項目を理解している事．
1) 機械学習の基本概念と役割
2) 教師あり学習と各種手法
3) 教師なし学習と各種手法
次の項目を達成する事．
応用事例を各自で実践する事.その際，適切な機械学習法を選択できている事．
- 教科書
Textbooks Andreas C Muller, Sarah Guido著 中田秀基訳 Pythonではじめる機械学習 O'REILLY JAPAN 978-4-87311-798-0
この教科書を自力で読み進める能力の獲得を目指します。
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参考書
References 森 巧尚 Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる! 翔泳社 978-4798166575
AL Sweigart著，相川愛三訳 退屈なことはPythonにやらせよう O'REILLY JAPAN 978-4-87311-778-2
Pythonではじめるデータラングリング J.Kazil, K. Jarmul著 長尾高弘訳 O'REILLY JAPAN 978-4-87311-794-2
教科書が難しいと感じる人は、参考文献１「Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!」を独習し、授業内容の理解に努める事
- フィードバックの方法
Feedback Method 基本的に授業内で行う。
- 担任者への問合せ方法
Instructor Contact LMSで連絡してください。
- 備考
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