機械学習実習

授業概要

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．

到達目標

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．

授業計画

３． Python 入門２：フロー制御

４． Python 入門３：ライブラリとツール

１０． 教師あり学習法（５）決定木のアンサンブル法

成績評価

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%)

基準・評価

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