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情報科学特別講究Ⅱ

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令和2年度以降入学者 情報科学特別講究Ⅱ
教員名 尾崎知伸
単位数    1 課程     開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 後期 履修区分 選択必修
授業の形態 対面授業
BlackboardコースID:20224930
授業概要 データマイニングに関する基礎知識として分類学習,前処理,モデル評価を取り上げ,それぞれ基本となる手法・技術について学修する.
授業のねらい・到達目標 分類学習,前処理,モデル評価に関する基礎知識・技術を体系的に習得する.
技術内容に対して議論とプレゼンテーションができる.
授業の方法 授業の形式:【講究】
講義と演習を繰り返す.また,簡単なデータ分析を行い発表を行う.

なお,文理学部の方針に従い,学部が定める要件を満たす場合はZoom(ライブ中継)での参加を認める.
授業計画
1 ガイダンス(授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する)【対面】
データ分析プロセスの概要
【事前学習】シラバスを確認する.当該分野に関する簡単な調査を行う (2時間)
【事後学習】データ分析プロセスについて復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
2 前処理:データクリーニング,データ統合,データ縮約【対面】
【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して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
3 分類学習:判別分析【対面】
【事前学習】判別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】判別分析に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
4 分類問題:ロジスティック回帰【対面】
【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して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
5 分類問題:サポートベクトルマシン【対面】
【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して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
6 分類学習:ルール学習【対面】
【事前学習】ルール学習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】ルール学習に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
7 モデルの評価:交差検定,学習曲線と検証曲線【対面】
【事前学習】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】交差検定を中心にモデルの評価に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
8 モデルの評価:グリッドサーチと性能評価指標【対面】
【事前学習】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】性能評価手法を中心に復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
9 属性選択【対面】
【事前学習】属性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】属性選択に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
10 属性合成【対面】
【事前学習】属性合成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】属性合成に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
11 アンサンブル学習:導入【対面】
【事前学習】資料を読んでくる (2時間)
【事後学習】アンサンブル学習の概要について復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
12 アンサンブル学習:基礎【対面】
【事前学習】アンサンブル学習の基礎事項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基礎事項に関して復習をし,疑問点,不明点の解決を図る (2時間)
13 総合演習,期末報告会の準備【対面】
【事前学習】発表資料を準備する (2時間)
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う (2時間)
14 期末報告会と議論【対面】
【事前学習】発表資料を準備する (2時間)
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める (2時間)
15 これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める【対面】
【事前学習】これまでの資料を振り返る (2時間)
【事後学習】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 随時,指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:議論の様子と期末報告会の内容により評価する.(100%)
Zoom参加の場合でも,対面参加と同じ基準で評価を行う.
オフィスアワー 随時を受け付ける.原則,事前にメール等でアポイントをとること.

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