東京都立大学システムデザイン学部情報科学科3年生配当科目「機械学習」のページです。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、「情報数学I」「情報数学II」「人工知能」を履修しておくとよいでしょう。また、3年次の「情報理論」「パターン認識」「データマイニング」も関連する科目です。
| 2022-04-12 | 第01回: イントロダクション | 対面 |
| 2022-04-19 | 第02回: 「データから学習する能力」をコンピュータに与える | ハイブリッド |
| 2022-04-26 | 第03回: 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練 | ハイブリッド |
| 2022-05-10 | 第04回: 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用 (1) | ハイブリッド |
| 2022-05-17 | 第05回: 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用 (2) | オンデマンド |
| 2022-05-24 | 第06回: データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築 | ハイブリッド |
| 2022-05-31 | 第07回: 次元削減でデータを圧縮する | ハイブリッド |
| 2022-06-07 | 第08回: モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス | ハイブリッド |
| 2022-06-14 | 第09回: アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ | オンライン |
| 2022-06-21 | 第10回: 評価極性分析への機械学習の適用 | オンライン |
| 2022-06-28 | 第11回: 系列データのモデル化 -- リカレントニューラルネットワーク（前半） | オンライン |
| 2022-07-05 | 第12回: 系列データのモデル化 -- リカレントニューラルネットワーク（後半） | オンライン |
| 2022-07-12 | 第13回: Transformers -- アテンション機構による自然言語処理の改善（前半） | オンライン |
| 2022-07-19 | 第14回: Transformers -- アテンション機構による自然言語処理の改善（後半） | オンライン |
| 2021-07-26 | 第15回: 全体のまとめ | ハイブリッド |
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毎回小テスト（5x12=60%）を課し、期末レポート（40%）を提出してもらいます。
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、事前にメール等でビデオミーティングの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。