2023年度/1BGB012001 (公大) / (府大)

【水1】機械学習特論 <前期>

本授業は遠隔授業として実施します。各回の授業形態をよく確認して受講してください。本授業では、機械学習の基礎理論を理解し、データ解析ツールとして正しく活用するための知識を養うことを目的とする。機械学習における教師あり学習、教師無し学習、強化学習に関して理解し、計算機上に実装する方法を解説する。また、機械学習手法の性能を評価するための指標についても解説する。

担当教員氏名

中島 智晴、佐賀 亮介

科目ナンバリング

BGBAID65007-J1 (公大) / HSPRI6506-J1 (府大)

授業管轄部署

情報学研究科

授業形態

講義

開講キャンパス

遠隔用

開講区分

週間授業

科目分類

情報工学系科目

配当年次

1年 (公大) / 1年 (府大)

注意: 配当年次は学部・学科によって異なる場合があるので、UNIPAで確認してください。

単位数

2単位 (公大) / 2単位 (府大)

注意: 実際の単位数は学部・学科によって異なる場合があるので、必ずUNIPAで確認してください。

到達目標

機械学習手法における教師あり学習、教師無し学習、強化学習の違いが説明できる モデルがデータから学習する仕組みを説明できる 機械学習手法を計算機に実装できる 問題に合わせて正しく機械学習手法を選択できる 機械学習手法の性能を正しく評価できる

各授業回の説明

授業	授業内容	事前・事後の学習内容
第1回	イントロダクション
第2回	教師あり学習概要	次のキーワードを調べておく：統計、データマイニング
第3回	線形識別モデル	次のキーワードを調べておく：線形モデル、内積
第4回	最近傍識別器	次のキーワードを調べておく：学習用パターン、プロトタイプ
第5回	線形識別モデルの学習	次のキーワードを調べておく：誤り訂正学習
第6回	デルタルール	次のキーワードを調べておく：最急降下法
第7回	ニューラルネットワーク	次のキーワードを調べておく：誤差逆伝搬法
第8回	モデルの評価	次のキーワードを調べておく：評価用パターン
第9回	評価基準	次のキーワードを調べておく：混同行列
第10回	教師無し学習概要	次のキーワードを調べておく：クラスタリング
第11回	階層型クラスタリング	次のキーワードを調べておく：デンドログラム
第12回	k-means クラスタリング	次のキーワードを調べておく：EMアルゴリズム
第13回	クラスタリングの評価	次のキーワードを調べておく：群内分離と群間分離
第14回	強化学習概要	次のキーワードを調べておく：Q学習、Sarsaアルゴリズム
第15回	Q学習	次のキーワードを調べておく：DQN

成績評価方法

単位を取得するためには，各授業回で解説された内容を説明できること，その内容を使って課題解決できることが必要．レポートで成績評価する．

履修上の注意

なし

教科書

なし．講義資料を授業支援システムに提示する．

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参考文献

なし

オフィスアワー

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

教員への連絡方法（メールアドレス等）

- 外部公開シラバスのためデータがありません / Please use UNIPA syllabus -

その他

実施方法 中百舌鳥キャンパス：同期型オンライン 杉本キャンパス：同期型オンライン