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大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)

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  • 講座番号:pt025
  • 受講開始日:2019年06月19日
  • 想定される勉強時間/週:3,4時間程度

講座内容

前回の「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。

今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。

本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進めます。また、なるべく数式を使わないという方針で構成されています。


第1週:機械学習の事例紹介

  • イントロダクション
  • 機械学習とは (1)
  • 機械学習とは (2)
  • 機械学習とは (3)
  • 機械学習の先進的な事例 画像
  • 機械学習を使ったテキストからの性格推定
  • 機械学習の先進的な事例 音声
  • 機械学習の先進的な事例 企業分析
  • 機械学習の先進的な事例 マーケティング
  • 機械学習の先進的な事例 生産機械

第2週:機械学習の基礎 (1) 分類問題

  • 最近傍法
  • 線形分類器
  • サポートベクターマシン (1)
  • サポートベクターマシン (2)
  • 決定木・ランダムフォレスト
  • 単純ベイズ分類器 (1)
  • 単純ベイズ分類器 (2)
  • 混合正規分布モデル

第3週:機械学習の基礎 (2) 回帰問題・その他

  • 重回帰分析 (1)
  • 重回帰分析 (2)
  • ロジスティック回帰モデル (1)
  • ロジスティック回帰モデル (2)
  • 過学習と交差検証法
  • 判別分析における多クラス問題
  • 特徴量の設計 標準化とスパースネス
  • 特徴量の設計 主成分分析 (1)
  • 特徴量の設計 主成分分析 (2)
  • 特徴量の効果的な選択

第4週:機械学習の発展

  • ニューラルネットワークとは?
  • ニューラルネットワークの基礎
  • ニューラルネットワークの学習
  • 畳み込みニューラルネットワーク 
  • ニューラルネットワーク実習
  • 最近のニューラルネットワークの発展
  • エピローグ


講師・スタッフ紹介

(講演順)
*講師の所属について、企業講師は2019年2月のビデオ収録時、滋賀大学教員は2019年4月1日時のものです。


竹村 彰通

滋賀大学データサイエンス学部 教授(学部長)

齋藤 邦彦

滋賀大学データサイエンス学部 教授

佐藤 智和

滋賀大学データサイエンス学部 教授

上條 浩一

日本アイ・ビー・エム(株) 東京基礎研究所 リサーチスタッフメンバー

市川 治

滋賀大学データサイエンス学部 教授

大里 隆也

(株)帝国データバンク データソリューション企画部 総合研究所 副主任

和田 温

コグニロボ(株) 代表取締役

吉野 睦

(株)デンソー 品質管理部TQM推進室 担当次長・技師

杉本 知之

滋賀大学データサイエンス学部 教授

紅林 亘

滋賀大学データサイエンス教育研究センター 助教

和泉 志津恵

滋賀大学データサイエンス学部 教授

松井 秀俊

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

笛田 薫

滋賀大学データサイエンス学部 教授

田中 琢真

滋賀大学データサイエンス学部 准教授

河本 薫

滋賀大学データサイエンス学部 教授

前提条件

特になし

課題内容

毎週確認テスト

修了条件

得点率60%以上

学習期間

4週間

補助教材

『大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)オフィシャルスタディノート』

大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)オフィシャルスタディノート


○ 価格・サイズ
  A4版 144頁
  販売価格:1,000円(税別)

○ 編集
  滋賀大学データサイエンス学部

○ 発行
  一般財団法人 日本統計協会


●下記サイトよりお申し込みいただけます

日本統計協会公式販売サイト
(ここから先は日本統計協会公式販売サイトのホームページに遷移します)

Amazon
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  • 講座番号:pt025
  • 受講開始日:2019年06月19日
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