2019年度 機械学習(情報通信)   Machine Learning (ICT)

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開講元
情報通信系
担当教員名
熊澤 逸夫  中原 啓貴 
授業形態
講義
曜日・時限(講義室)
月7-8(W331)  木7-8(W331)  
クラス
-
科目コード
ICT.S311
単位数
2
開講年度
2019年度
開講クォーター
3Q
シラバス更新日
2019年9月17日
講義資料更新日
2019年12月10日
使用言語
日本語
アクセスランキング
補足資料 

講義

第1回 前半7回の講義の概要。生体のニューラルネットワークとその工学的モデル。モデルの計算方法。プログラミング方法。

平成31年09月26日(木) 7-8時限開講

講義

第2回 階層型ニューラルネットワーク学習の数学的基礎その1(各種活性化関数、SoftMax、ロジスティック回帰、勾配法、チェインルール)

平成31年09月30日(月) 7-8時限開講

講義

第3回 階層型ニューラルネットワーク学習の数学的基礎その2(誤差逆伝搬法とその回帰的計算方法)

平成31年10月03日(木) 7-8時限開講

講義

第4回 階層型ニューラルネットワークとその学習のプログラミング方法

平成31年10月07日(月) 7-8時限開講

講義

第5回 Convolutional Neural Networkの計算原理(コンボリューションとプーリング、SoftMaxの計算とその役割)と性能向上法(汎化性能向上と過学習防止の技法)

平成31年10月17日(木) 7-8時限開講

講義

第6回 Convolutional Neural Network学習の数学的基礎(勾配法と誤差逆伝搬法の適用)

平成31年10月21日(月) 7-8時限開講

講義

第7回 Convolutional Neural Networkの学習のプログラミングと実装と実行、性能の体験

平成31年10月24日(木) 7-8時限開講

講義

第8回  

平成31年10月28日(月) 7-8時限開講

講義

第9回 後半8回の概要。3種類の機械学習「教師あり回帰」「教師あり分類」「教師なし学習」について。Pythonを用いた機械学習の環境準備。

平成31年10月31日(木) 7-8時限開講

講義

第10回 最小二乗法、オーバーフィッテイング, スパース学習、ロバスト学習。

平成31年11月04日(月) 7-8時限開講

講義

第11回 機械学習ライブラリscikit-learnを使った分類問題。ロジスティック回帰、サポートベクトルマシン、カーネルトリック、決定木学習。

講義

第12回 クラスタ分析。k-means法について。データ前処理について。欠測値、特徴量の尺度、L1正則化。

平成31年11月11日(月) 7-8時限開講

講義

第13回 最尤推定法、確率を用いた推定理論、推定量の一致性と不偏性。EMアルゴリズム、ベイズ推定、確信度。

平成31年11月14日(木) 7-8時限開講

講義

第14回 次元削減によるデータ圧縮。主成分分析、線形判別分析、カーネル主成分分析。

平成31年11月18日(月) 7-8時限開講

講義

第15回 アンサンブル学習。多数決方式、ランダムフォレスト,バギング、ブートストラップ法、アダブースト。

平成31年11月21日(木) 7-8時限開講

講義

第16回 後半の理解度確認のための演習(期末試験)、実習(プログラミング)。

平成31年11月25日(月) 7-8時限開講

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