シラバス参照

開講年度(Academic Year) 2021 
科目コード/科目名
(Course Code / Course Title)
CA454/情報数理 3
(Mathematical Information Theory 3) 
テーマ/サブタイトル等
(Theme / Subtitle)
機械学習 
担当者 (Instructor) 小山 民雄(KOYAMA TAMIO) 
時間割 (Class Schedule) 秋学期 (Fall Semester) 金曜日(Fri) 2時限(Period 2) 4339(Room)
単位 (Credit) 2単位(2 Credits) 
科目ナンバリング
(Course Number)
MAT3420 
使用言語
(Language)
日本語
(Japanese) 
備考 (Notes)  
テキスト用コード (Text Code) CA454 



授業の
目標
Course
Objectives
機械学習について基本的な枠組みを理解し、代表的な手法を使えるようになること。 
This course aims to help students understand the basic framework of machine learning and use typical methods. 
授業の
内容
Course
Contents
損失関数、パラメータの最適化、過学習などの機械学習の枠組みを解説した後、カーネル法、サポートベクトルマシンなどの代表的な手法について紹介する。授業の後半では、ニューラルネットワークについての詳細(確率的勾配効果法、誤差逆伝播法、次元削減など)を解説する。また、授業では機械学習のツールの利用例も紹介する。 
We describe the framework of machine learning in terms of loss functions, parameter optimization, and overlearning. Next, we introduce typical methods such as the kernel method and support vector machine. In the second half of the class, we will explain the details (such as the stochastic gradient descent method, the backpropagation method, and the auto-encoder) of neural networks. We also show examples of the use of machine learning tools. 
授業計画
Course
Schedule
1. 機械学習の概要 
2. 損失関数(その1) -- 二乗誤差 
3. 損失関数(その2) -- KL情報量 
4. ベイズ推定 
5. 過学習(多項式曲線の実例、訓練誤差・テスト誤差、損失の期待値) 
6. カーネル法(理論と実装) 
7. 判別分析(線形判別、クロスエントロピー) 
8. サポートベクトルマシン 
9. ニューラルネットワーク 
10. 確率的勾配効果法 
11. 誤差逆伝播法 
12. 次元削減 
13. 畳み込みニューラルネットワーク 
14. 再帰型ニューラルネットワーク 
授業時間外
(予習・復習
等)の学習
Study
Required
Outside
of Class
機械学習のプログラムのサンプルコードを提示しながら、授業を進める予定です。予習・復習では、サンプルコードを自分の環境で動かしてみたり、各自が興味のあるデータをサンプルコードを使って分析してみたりしてください。 
成績評価
方法・基準
Evaluation
種類(Kind) 割合(%) 基準(Criteria)
レポート試験(Report Exam) 60  %  
平常点(In-class Points) 40  %
レポート(40%)
テキスト
Textbooks
なし
参考文献
Readings
No 著者名
(Author/Editor)
書籍名
(Title)
出版社
(Publisher)
出版年
(Date)
ISBN/ISSN
1. 岡谷貴之  『深層学習』   講談社  2015  978-4-06-152902-1 
2. 金森敬文  『統計的学習理論』   講談社  2015  978-4-06-152905-2 
3. C.M. ビショップ   『パターン認識と機械学習 上』   丸善出版  2012  978-4621061220 
4. C.M. ビショップ   『パターン認識と機械学習 下』   丸善出版  2012  978-4621061244 
その他(Others)
その他
(HP等)
Others
(e.g. HP)
注意事項
Notice
 


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