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コンピュータサイエンス専攻

コンピュータサイエンス専攻

機械学習

担当教員名 / 単位数 柴田 千尋/選択1単位
授業科目名 機械学習
講義の概要 本講義では、近年情報科学の諸分野においてその重要性が増してきている、機械学習の諸手法について、実践的・実用的な観点から学習する。それらの手法の統計的な基礎理論についても解説する。講義では、聴講者と共に、Pythonのライブラリ等を用いて、用意されたデータへの適用を試み、結果の意味を解釈することを通して、理解を深めることを狙う。取り扱う手法の具体例としては、線形回帰やロジスティック回帰などの回帰の方法、K-means法などのクラスタリング手法、ナイーブベイズ、隠れマルコフモデル、 Latent Dirchlet Allocationなどの確率モデルを用いた方法など (順不同) を予定する。また、時間に余裕があれば、ディープラーニングやノンパラメトリックベイズによる学習など、機械学習の分野における最新のトピックについて、その概要を説明する。

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