応用アルゴリズム

日程：

B3, 全期, 火曜3限, 13:30-15:00, 瀬田-4-108

1:オリエンテーション、機械学習とは　

2:前処理

3:決定木

4:確率、最尤推定法

5:ナイーブベイズ識別

6:ロジスティック識別

7:ニューラルネットワーク 1, 2, 3,

8:ディープニューラルネットワーク

9:線形回帰

10:サポートベクトルマシン

11:強化学習

12:パターンマイニング、アンサンブル学習

13:系列データの識別、GPT

14:半教師あり学習

15:小テスト

講義概要

計算機が自動的に学習をおこなう手法を機械学習という。この講義では、機械学習とは何かを概観し、機械学習の基本手順、分類、各分類における代表的な手法の基礎を学習することができる。

成績評価の方法

レポート30% 、小テスト70% を総合的に評価して、60点以上は合格

履修上の注意

テキストにそった講義であるので、予め次回の学習範囲を最低１回はテキストを読んで確認すること。また、レポート課題の範囲にとらわれず、学習した項目を広く復習すること。