知能情報システム
授業科目区分: 専門教育科目
単位数: 2単位
開講学科: 文化情報学科
学年: 3年次
関連科目: 人工知能
授業テーマ: 機械学習の理解と実装
授業内容
人工知能の基礎となる機械学習を学び,実践的な問題に適用するための応用力を身に付ける. 機械学習はデータから法則や傾向を抽出するための手法であり,ディープラーニングと呼ばれる画像認識技術も機械学習の一つである. 機械学習の実装には,多様なライブラリが利用可能なPython(Jupyter Notebook)を採用する.
授業計画
- 機械学習とは
- Pythonの基本
- 回帰①・線形回帰
- 回帰②・最急降下法
- 回帰③・基底関数
- 回帰④・リッジ回帰とラッソ回帰
- 分類①・決定境界とベクトル
- 分類②・線形判別分析
- 分類③・ロジスティック回帰
- 分類④・k近傍法
- 分類⑤・決定木
- クラスタリング①・K平均法
- クラスタリング②・混合ガウスモデル
- Kaggle①・タイタニック号の生存予測
- Kaggle②・コンペに挑戦しよう!