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科目名/Subject 機械学習アルゴリズム概論 
曜日・講時・教室/Day/Period/Place 後期 月曜日 5講時 川北キャンパスA200
科目群/Categories 全学教育科目展開科目-カレントトピックス科目 
単位数/Credit(s)
対象学部/Object 全 
担当教員(所属)
/Instructor (Position)
鈴木 顕 所属:情報科学研究科 
開講期/Term 2/4/6/8セメスター 
科目ナンバリング
/Course Numbering
ZDG-OAR802J 
使用言語
/Language Used in Course
日本語



授業題目
/Class
Subject
機械学習アルゴリズム概論
Introduction to algorithms for machine learning 
授業の
目的と概要
/Object and
Summary
of Class
目的:
機械学習で使用されるアルゴリズムについて学び,理解を深める.

概要:
機械学習は世界的に着目されており,既存のライブラリ等を使用すれば誰でも簡単に機械学習ができるようになりました.では,そのライブラリの中では実際にどのような計算が行われているのでしょうか?本授業では,機械学習をより良く利用する上で重要な,いくつかのアルゴリズムを学びます.

Object:
In this course, students will learn about several algorithms used in machine learning.

Summary:
Machine learning becomes an increasingly important topic of artificial intelligence. There exist many machine learning libraries which are used by not only experts but also beginners. So what kinds of algorithms are actually performed in that library? In this course, students will learn several algorithms that are important for making better use of machine learning. 
学修の
到達目標
/Goal of
Study
機械学習のアルゴリズムを身に着けることで,既存のライブラリを使用した受身の機械学習を脱却し,より高度な機械学習の技術を習得する.

By improving machine learning algorithms, students will get over "passive" machine learning using libraries, and acquire more advanced machine learning techniques. 
授業内容・
方法と
進度予定
/Contents
and
Progress
Schedule
of the Class
1.機械学習とアルゴリズム
2.分類1(パーセプトロン)
3.分類2(サポートベクトルマシン)
4.回帰1(線形回帰)
5.回帰2(ロジスティック回帰)
6.決定木とランダムフォレスト
7.クラスタリング1(階層的手法)
8.クラスタリング2(非階層的手法)
9.自然言語処理(形態素解析)
10.検証1(ホールドアウトと交差)
11.検証2(精度と再現率)
12.ニューラルネットワーク(CNNとRNN)
13.強化学習1(モンテカルロ法)
14.強化学習2(Q学習)
15.まとめ

1. Machine learning and algorithms
2. Classify 1 (perceptron)
3. Classify 2 (support vector machine)
4. Regression 1 (linear regression)
5. Regression 2 (logistic regression)
6. Decision tree and random forest
7. Clustering 1 (hierarchical method)
8. Clustering 2 (non-hierarchical method)
9. Natural language processing (morphological analysis)
10. Validation 1 (hold out and cross validation)
11. Validation 2 (accuracy and sensitivity)
12. Neural network (CNN and RNN)
13. Reinforcement learning 1 (Monte Carlo method)
14. Reinforcement learning 2 (Q-learning)
15. Summarization 
成績評価
方法
/Evaluation
Method
授業内演習50%,レポート課題50%.

Short tests 50%, submitted reports 50%. 
教科書
および
参考書
/Textbook
and
References
No 書名 著者名 出版社 出版年 ISBN/ISSN 資料種別
1. 『機械学習アルゴリズム』  鈴木顕  共立出版  2021    教科書 
2. 『Python機械学習プログラミング』  Sebastian Raschka  株式会社インプレス  2016  978-4-8443-8060-3  参考書 
3. 『Pythonによる機械学習入門』  株式会社システム計画研究所  株式会社オーム社  2016  978-4-274-21963-4  参考書 
4. 『Pythonで学ぶ統計的機械学習』  金森敬文  オーム社  2018  978-4274223051  参考書 
5. 『データサイエンス教本』  橋本洋志,牧野浩二  オーム社  2018  978-4274222900  参考書 
6. 『深層学習』  岡谷貴之  講談社  2015  978-4061529021  参考書 
7. 『機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書』  株式会社アイデミー  技術評論社  2019  978-4297106409  参考書 
8. 『強化学習』  Richard S.Sutton,Andrew G.Barto  森北出版  2000  978-4627826618  参考書 
関連URL
/URL
授業時間外
学修
/Preparation
and Review
授業時間は限られているので,自主学習が重要になる.教科書やアップロードされる講義ノートを確認し,予習・復習することを推奨する.また,必要に応じて宿題も課す.

The session time is limited and therefore self-directed learning is important. Students should be required preparetions and reviews using a textbook and lecture notes. Some assignments will be provided when needed. 
実務・
実践的授業
/Practical
business
※○は、
実務・実践的
授業であるこ
とを示す。
/Note:"○"
Indicates
the practical
business
その他
/In Addition
数学・プログラミングの知識は必要ない.
授業中いつでも質問することが出来る.メールでの質問も随時受け付ける.

Math and programming skills are not required.
Questions are accepted at any time in class. Students also can e-mail their questions. 
 

1単位の授業科目は、45時間の学修を必要とする内容をもって構成することを標準としています。1単位の修得に必要となる学修時間の目安は、「講義・演習」については15~30時間に授業および授業時間外学修(予習・復習など)30~15時間、「実験、実習及び実技」については30~45時間の授業および授業時間外学修(予習・復習など)15~0時間です。
One-credit courses require 45 hours of study. In lecture and exercise-based classes, one credit consists of 15-30 hours of class time and 30-15 hours of preparation and review outside od class. In laboratory, practical skill classes, one credit consists of 30-45 hours of class time and 15-0 hours of preparation and review outside of class.




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