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情報科学講究２

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令和2年度以降入学者 情報科学講究２
令和元年度以前入学者 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
授業の形態 オンライン同時双⽅向型授業と一部対面授業
BlackboardコースID : 木曜３限→20213015
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．
実データを対象としたデータマイニングができる．

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に対応している。
授業の方法 授業の形式：【講究】
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．

なお，対面授業に出席できなかった場合は，都度指示する資料を閲覧した上で，Blackboardに配信する課題を提出することとする．
履修条件 学科内規による．
授業計画
1 【対面/同時双方向型】分類学習(1)：ロジスティック回帰
【事前学習】ロジスティック回帰に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ロジスティック回帰に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
2 【対面/同時双方向型】分類学習(2)：サポートベクトルマシン
【事前学習】サポートベクトルマシンに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】サポートベクトルマシンに関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
3 【対面/同時双方向型】分類学習(3)：決定木とランダムフォレスト
【事前学習】決定木に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】決定木に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
4 【対面/同時双方向型】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】データの前処理に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】データの前処理に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
5 【対面/同時双方向型】データ前処理(2)：特徴量の評価と選択
【事前学習】特徴量の評価・選択に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】特徴量の評価・選択に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
6 【対面/同時双方向型】次元圧縮(1)：主成分分析
【事前学習】主成分分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】主成分分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
7 【対面/同時双方向型】次元圧縮(2)：線形判別分析による圧縮
【事前学習】線形判別分析による圧縮に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】線形判別分析による圧縮に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
8 【対面/同時双方向型】次元圧縮(3)：非線形写像
【事前学習】非線形写像に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】非線形写像に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
9 【対面/同時双方向型】モデル評価(1)：交差検定，学修曲線と検証曲線
【事前学習】モデル評価の基礎に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】モデル評価の基礎に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
10 【対面/同時双方向型】モデル評価(2)：グリッドサーチと性能評価指標
【事前学習】発展的なモデル評価に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】発展的なモデル評価に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
11 【対面/同時双方向型】アンサンブル学習(1)：導入
【事前学習】アンサンブル学習の導入に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】アンサンブル学習の導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
12 【対面/同時双方向型】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】典型的なアンサンブル学習手法に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】典型的なアンサンブル学習手法に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
13 【対面/同時双方向型】実データの分析(1)
【事前学習】対象データの分析を行う． （2時間）
【事後学習】必要な追加実験（分析）を行う （2時間）
14 【対面/同時双方向型】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 （2時間）
【事後学習】議論の結果を踏まえ，発表資料を改善する （2時間）
15 【対面/同時双方向型】期末報告会
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【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 （2時間）
その他
教科書 なし
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: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．(100%)
対面授業に出席できなかった場合は，都度指示する課題を対象に評価を行う．
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．

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