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科目の概要

機械学習の基本から応用まで学ぶことができる科目。機械学習の3分類を理解し、pandasを活用したデータ前処理から、線形モデルやSVM、決定木とその発展形までを実践的に学ぶ。教師なし学習や次元圧縮、特徴量エンジニアリングも体得し、AI技術の幅広い知識を積み上げていく。さらに、例題を通じた技能向上のための試行錯誤も体験する。

科目情報

履修想定年次
2年次
単位数
2単位
開講Q
1Q、3Q
科目区分
選択
授業の方法
オンデマンド科目
評価方法
確認レポート 50% , 単位認定試験 50%
科目コード
INF-2-C1-1030-011
到達目標
機械学習を学び、実践するための基礎となる主要なAIアルゴリズムを理解し、それらを実践的に活用するためのスキルを習得する。具体的には、機械学習で用いられる概念を理解し、pandas等を用いてデータの前処理・可視化をするスキルを身につける。さらに線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVMといった主要な機械学習アルゴリズムの原理と、実際の課題に対する活用方法を理解する。そのうえで、モデルの評価手法やハイパーパラメータチューニング、自動機械学習といったさらに実践的なスキルを習得する。これらを通じて、さらなる学修のための下敷きとなる理論理解と、それらを実際の問題解決に適用するための力を身につける。
教科書・参考書
  • 【教科書】オリジナル教材【参考書】SebastianRaschkaその他、『[第3版]Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践』、impresstopgear、2020
授業時間外の学修
各回の講義内容は繰り返し見返し、各回二時間ほど復習を行ってください。また、次回の学習内容についてもあらかじめ不明な単語や前提となる知識をWebで調べるなどして各回二時間ほど予習を行ってください。
特記事項
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授業計画

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