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