竹村 彰通
滋賀大学データサイエンス学部 教授(学部長)
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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。
(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。
滋賀大学データサイエンス学部 教授(学部長)
滋賀大学データサイエンス学部 教授
滋賀大学データサイエンス学部 教授
日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所 リサーチスタッフメンバー
滋賀大学データサイエンス学部 教授
株式会社帝国データバンク データソリューション企画部 総合研究所 副主任
コグニロボ株式会社 代表取締役
株式会社デンソー 品質管理部TQM推進室 担当次長・技師
滋賀大学データサイエンス学部 教授
滋賀大学データサイエンス教育研究センター 助教
滋賀大学データサイエンス学部 教授
滋賀大学データサイエンス学部 准教授
滋賀大学データサイエンス学部 教授
滋賀大学データサイエンス学部 准教授
滋賀大学データサイエンス学部 教授
特になし
毎週確認テスト
得点率60%以上
4週間
『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判 144ページ
定価1,100円(本体1,000円+税10%)
○ 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
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講義動画収録時期:2019年
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