首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース3年生配当科目「パターン認識と機械学習」のページです。小町担当分では、言語処理やデータマイニングの基盤となる機械学習について、基礎理論と具体的手法について解説します。
この授業を履修するに当たって特に履修しておかなければならない科目はありませんが、「知能情報処理」と「情報理論」を履修しておくとよいでしょう。また、「人工知能」を同時に履修すると理解が深まります。2020年度以降、情報通信システムコースの「パターン認識と機械学習」の授業は片山先生が担当される予定ですので、小町の担当は今年度が最後です。（小町は情報科学科の「機械学習」の授業を担当します）
講義の後半が小町担当です。前半は田川先生の担当です。12月27日2限に補講をします。1月17日はセンター試験の設営による休講日です。
| 2019-10-04 | 第1回: イントロダクション | |
| 2019-12-06 | 第2回: 機械学習概要: プログラムとデータの入手、実験の仕方 | 教科書 6.1, 6.2 |
| 2019-12-13 | 第3回: 機械学習概要: 評価指標、検定 | 教科書 6.3, 6.4 |
| 2019-12-20 | 第4回: 機械学習の基礎知識: 必要な数学的知識、最適化問題 | 教科書 1.1, 1.2 |
| 2019-12-27 | 第5回: 機械学習の基礎知識: 確率、連続確率変数、パラメータ推定法 | 教科書 1.3, 1.4, 1.5 |
| 2020-01-10 | 第6回: 文書および単語の数学的表現 | 教科書 2.1, 2.2, 2.3, 2.4, 2.5 |
| 2020-01-24 | 第7回: ナイーブベイズ分類器 | 教科書 4.1, 4.2 |
| 2020-01-31 | 第8回: 期末試験 | 出題範囲は1, 2, 4, 6章 |
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毎回小テストを行い、小テストと期末試験を総合的に判断します。
期末試験は紙媒体の資料のみ持ち込み可能です。
申し訳ありませんが、今学期は育児に伴う時短勤務によりオフィスアワーを設けませんので、質問がある人は授業後に質問してもらうか、事前にメール等でアポイントメントを取ってください。
この授業には TA はお願いしていません。