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情報科学講究２
| 科目名 | 情報科学講究２ | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 教員名 | 尾崎知伸 | ||||
| 単位数 | 2 | 学年 | 3 | 開講区分 | 文理学部 |
| 科目群 | 情報科学科 | ||||
| 学期 | 後期 | 履修区分 | 必修 | ||
| 授業概要 | データマイニングツールの利用・作成と実データを対象とした分析 |
|---|---|
| 授業のねらい・到達目標 | 卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する知見を掘り下げる． 必要なツールを利用・作成出来るようになる． 実データを対象としたデータマイニングができるようになる． この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。 |
| 授業の方法 | 文献輪講と演習を行う．輪講では，担当者が発表資料や配布資料を準備し，参加者に対して説明を行う．その後，参加者全員で内容の確認と議論を行う．一方，演習として，輪講等で学習した内容を実践し，知識の定着をはかる． 本授業の事前・事後学習は，各２時間の学習を目安とする. |
| 履修条件 | 学科内規による． |
| 授業計画 | |
|---|---|
| 1 |
分類学習(1)：ロジスティック回帰 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 2 |
分類学習(2)：サポートベクトルマシン 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 3 |
分類学習(3)：決定木とランダムフォレスト 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 4 |
データ前処理(1)：欠損データ，カテゴリデータ，データの分割 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 5 |
データ前処理(2)：特徴量の評価と選択 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 6 |
次元圧縮(1)：主成分分析 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 7 |
次元圧縮(2)：線形判別分析による圧縮 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 8 |
次元圧縮(3)：非線形写像 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 9 |
モデル評価(1)：交差検定，学修曲線と検証曲線 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 10 |
モデル評価(2)：グリッドサーチと性能評価指標 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 11 |
アンサンブル学習(1)：導入 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 12 |
アンサンブル学習(2)：バギングとブースティング 【事前学習】資料を読んでおく 【事後学習】学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る |
| 13 |
実データの分析(1) 【事前学習】対象データの分析を行う． 【事後学習】必要な追加実験（分析）を行う |
| 14 |
実データの分析(2) 【事前学習】期末報告会用の発表資料を準備する 【事後学習】議論の結果を踏まえ，発表資料を改善する |
| 15 |
期末報告会 【事前学習】報告会用の発表資料を準備する 【事後学習】発表と議論を振り返り，今後の発展について考察する |
| その他 | |
|---|---|
| 教科書 | 使用しない |
| 参考書 | 参考書等は，随時指定する |
| 成績評価の方法及び基準 | 授業参画度(100%) 授業参画度は，輪講内容の理解度，実習・演習の成果と期末報告会の内容により評価する． |
| オフィスアワー | 質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること． |