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

1. 機械学習とは
2. Pythonの基本
3. 回帰①・線形回帰
4. 回帰②・最急降下法
5. 回帰③・基底関数
6. 回帰④・リッジ回帰とラッソ回帰
7. 分類①・決定境界とベクトル
8. 分類②・線形判別分析
9. 分類③・ロジスティック回帰
10. 分類④・k近傍法
11. 分類⑤・決定木
12. クラスタリング①・K平均法
13. クラスタリング②・混合ガウスモデル
14. Kaggle①・タイタニック号の生存予測
15. Kaggle②・コンペに挑戦しよう！

追加資料

1. オーバーフィッティングと交差検証

参考書籍