COURSE

コース紹介
【データサイエンス 『実践コース』】

教師あり学習

開講場所:220演習室
提供:滋賀大学
講師:松井 秀俊 他
開講日時:2019年5月7日 ~ 2019年5月10日
受講対象者:
評価方法:レポート
受講生へのコメント:

入力と出力の組が観測されるデータに対して用いられる教師あり学習について学ぶ。教師あり学習では、観測されているデータだけではなく、将来観測されるデータに対する当てはまりの良さ(汎化能力)を評価する必要がある。本講義では、教師あり学習で用いられる様々な分析手法および、その中で汎化能力を高めるための方法について学ぶ。

第1回「機械学習プログラミング入門 Python基礎(齋藤)」
2019年5月7日 8時50分 ~ 10時20分

第2回「scikit-learnライブラリの利用 Python応用Ⅰ(齋藤)」
2019年5月7日 10時30分 ~ 12時00分

第3回「scikit-learnライブラリの利用 Python応用Ⅱ(齋藤)」
2019年5月7日 16時10分 ~ 17時40分

第4回「スパース推定の基礎:Lasso、Elastic net(松井)」
2019年5月8日 8時50分 ~ 10時20分

第5回「スパース推定の応用:Group lasso、Fused lasso(松井)」
2019年5月8日 10時30分 ~ 12時00分

第6回「ガウス過程回帰(松井)」
2019年5月8日 12時50分 ~ 14時20分

第7回「集団学習の仕組み(清水)」
2019年5月8日 14時30分 ~ 16時00分

第8回「集団学習の方法(清水)」
2019年5月8日 16時10分 ~ 17時40分

第9回「ベイズ最適化(清水)」
2019年5月9日 8時50分 ~ 10時20分

第10回「深層学習の基礎(田中)」
2019年5月9日 14時30分 ~ 16時00分

第11回「深層学習での勾配降下法(田中)」
2019年5月9日 16時10分 ~ 17時40分

第12回「リカレントネットワークの学習(田中)」
2019年5月10日 8時50分 ~ 10時20分

第13回「混合正規分布(市川)」
2019年5月10日 10時30分 ~ 12時00分

第14回「特徴量正規化、隠れマルコフモデル(市川)」
2019年5月10日 12時50分 ~ 14時20分

第15回「深層学習を利用した音響モデル(市川)」
2019年5月10日 14時30分 ~ 16時00分

履修登録の締切日

未確定

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