COURSE

コース紹介
【データサイエンス基礎コース】

データ科学(機械学習)

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開講場所:共B316
提供:大阪大学
講師:高野 渉
開講日時:平成30年10月〜平成31年1月
受講対象者:修士課程・博士後期課程学生,社会人
評価方法:期末テスト(60%)と出席(40%)を総合して評価を行う

膨大な実世界データから有益な情報を知識として抽出し,それを再利用した人工システムを設計するためには,機械学習の枠組みが有効である.本講義では,その数学の理論およびアルゴリズムを俯瞰しながら機械学習の基礎を講義する.

シラバス

第1回目 2018年10月02日 統計数理の復習 正規分布,相関,ベイズの定理
第2回目 2018年10月09日 数理最適化の復習 数理計画,動的計画問題
第3回目 2018年10月16日 データの特徴抽出・低次元化 主成分分析,カーネル主成分分析,判別分析
第4回目 2018年10月23日 統計的回帰分析
第5回目 2018年10月30日 観測データからの非観測状態の推定 カルマンフィルタ
第6回目 2018年11月06日 観測データからの非観測状態の推定2 パーティクルフィルタ
第7回目 2018年11月13日 非観測状態の推定とモデル最適化 EMアルゴリズム
第8回目 2018年11月20日 非観測状態の推定とモデル最適化 EMアルゴリズム2
第9回目 2018年11月27日 統計的生成モデルの機械学習 混合ガウスモデル
第10回目 2018年12月04日 統計的生成モデルの機械学習2 隠れマルコフモデル
第11回目 2018年12月11日 統計的識別モデルの機械学習 サポートベクターマシン
第12回目 2018年12月18日 統計的識別モデルの機械学習2 コンディショナルランダムフィールド
第13回目 2019年01月08日 統計的生成モデルと識別モデルの統合 フィッシャベクトル
第14回目 2019年01月15日 ニューラルネットワークの機械学習
第15回目 2019年01月22日 機械学習の実際:ロボットの運動への適用

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