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機械学習


[Free of charge] Enroll

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga137
  • 受講開始日:2024年7月17日 15時
  • 想定される勉強時間/週:3時間程度

講座内容

スマートエスイーは早稲田大学を中心とし、第一線の教育者・研究者・実務家が、超スマート社会を国際的にリードするイノベーティブ&DX人材を育成するAI・IoT・ビッグデータ技術分野のビジネススクールとしての社会人学び直しプログラムです。

本講座「機械学習」では、機械学習の理論を把握した上で、ツールを用いた教師あり・教師なし・半教師あり・強化学習、Pythonについて学びます。

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スマートエスイープログラム「IoT/AIコース」「DXコース」では、座学に加えて実際のデバイスやデータを用いた演習、デジタルビジネスの企画立案や議論を通してIoT・AI・DXの学びを深めることができます。各コースとも受講期間は約6か月間、平日夜または土日の開講、オンラインか対面参加を選択できるハイブリッド講義の導入など、社会人や首都圏以外の在住者が学びやすいプログラムです。この機会にぜひ「IoT/AIコース」「DXコース」の受講をご検討ください。

スマートエスイー概要
https://www.waseda.jp/inst/smartse/about/overview
IoT/AIコース
https://www.waseda.jp/inst/smartse/curriculum_iot-ai/certificate
DXコース
https://www.waseda.jp/inst/smartse/curriculum_dx/certificate

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Week1

第1回 Python言語の基礎

  • 1-1 Python言語とは
  • 1-2 変数・代入・数値計算
  • 1-3 比較演算子・真偽値・ループ
  • 1-4 条件分岐・関数
  • 1-5 NumPyによる配列の処理

第2回 Python言語によるデータ分析の基礎

  • 2-1 NumPyによる統計値の計算・列に対する演算
  • 2-2 Matplotlibによる散布図の描画
  • 2-3 pandasを使った統計値の分析

Week2

第3回 教師あり学習・教師なし学習-1

  • 3-1 教師あり学習 k-NN(1)
  • 3-2 教師あり学習 k-NN(2)
  • 3-3 教師あり学習 回帰(1)
  • 3-4 教師あり学習 回帰(2)
  • 3-5 ハイパーパラメータ調整と評価

第4回 教師あり学習・教師なし学習-2

  • 4-1 決定木
  • 4-2 サポートベクターマシン(1)
  • 4-3 サポートベクターマシン(2)
  • 4-4 クラスタリング
  • 4-5 アソシエーション分析

Week3

第5回 強化学習

  • 5-1 強化学習とは?(1)
  • 5-2 強化学習とは?(2)
  • 5-3 価値関数ベース手法(モンテカルロ法)
  • 5-4 価値関数ベース手法(Q-learning)
  • 5-5 価値関数ベース手法(Sarsa)
  • 5-6 ”OpenAI Gym” フレームワーク(1)
  • 5-7 ”OpenAI Gym” フレームワーク(2)
  • 5-8 方策探索ベース手法
  • 5-9 環境の自作と利用
  • 5-10 Q-learning+ニューラルネット

第6回 その他一般的な機械学習についていくつか

  • 6-1 ハイパーパラメーターチューニング
  • 6-2 入力データの標準化・正規化
  • 6-3 Data leakage
  • 6-4 不均衡なデータへの対応、他
  • 6-5 機械学習の注意点

Week4

第7回 異常検知と半教師あり学習

  • 7-1 はじめに
  • 7-2 異常検知(1)
  • 7-3 異常検知(2)
  • 7-4 異常検知(3)
  • 7-5 半教師あり学習(1)
  • 7-6 半教師あり学習(2)
  • 7-7 半教師あり学習(3)
  • 7-8 半教師学習と能動学習

講師・スタッフ紹介

清 雄一

電気通信大学大学院


坂本 一憲

早稲田大学


小川 哲司

早稲田大学

前提条件

<準備学習・前提知識>
- 統計解析の基礎知識
- 微分積分、線形代数の基礎知識

課題内容

各週選択形式の確認テスト

修了条件

得点率60%以上

学習期間

4週間

参考図書・文献


※本講座はスマートエスイープログラムの実際の講座を録画し、動画教材用に編集して作成しております。


※講義動画収録時期:2019年

※受講登録するとお客様の利用者情報は講座提供者(講師)に共有されます。詳しくは利用規約プライバシーポリシーをご覧ください。

  • 講座番号:ga137
  • 受講開始日:2024年7月17日 15時
  • 想定される勉強時間/週:3時間程度
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