科目ナンバー

LG-SI6-117L

履修条件・関連科目等

特になし

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

いくつかの教師付き機械学習技術について，その特徴やアルゴリズムの概要を学修する．また，計算機を用いた演習を行う．

科目目的

この科目は，修了するにあたって備えるべき知識・能力のうち，「実践力」と「論理構築力」を修得することを目的としている．

到達目標

対象とする問題に対し，技術的な観点から適切な教師付き機械学習手法を選択できるようになること，及びツールを用いて実際の問題解決を図る能力を身に付けることを目標とする．

授業計画と内容

第１回　イントロダクション
第２回　機械学習の基礎
第３回　線形回帰分析：基礎
第４回　線形回帰分析：発展
第５回　K-近傍法・ナイーブベイズ
第６回　ロジスティック回帰分析・サポートベクトルマシン
第７回　決定木・ランダムフォレスト
第８回　ニューラルネットワーク：基礎
第９回　ニューラルネットワーク：発展
第１０回　モデルの解釈と説明性
第１１回　計算機実験：データの収集，加工
第１２回　計算機実験：データ分析，発表資料の作成
第１３回　計算機実験：発表と議論
第１４回　まとめ

授業時間外の学修の内容

その他

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時に示す資料を対象に，授業内容をふりかえること．
計算機実験に必要な作業を行うこと．

授業時間外の学修に必要な時間数／週

・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

ディスカッション、ディベート／プレゼンテーション／実習、フィールドワーク

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

質問等は，随時，電子メール等で受け付ける

実務経験のある教員による授業

いいえ

【実務経験有の場合】実務経験の内容

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

テキスト・参考文献等

必要に応じて適宜レジュメを配布し，参考文献を指定する．

その他特記事項

参考URL