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情報科学特別講究Ⅱ

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令和３年度以降入学者 情報科学特別講究Ⅱ
教員名 尾崎知伸
単位数    1 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 後期 履修区分 選択必修
授業形態 対面授業
Canvas LMSコースID・コース名称 X06161B1　2024情報科学特別講究Ⅱ／情報科学特別講究Ⅳ（尾崎知伸・後・金3）
授業概要 データマイニングに関する基礎知識として分類学習，前処理，モデル評価を取り上げ，それぞれ基本となる手法・技術について学修する．
授業のねらい・到達目標 分類学習，前処理，モデル評価に関する基礎知識・技術を体系的に習得する．
技術内容に対して議論とプレゼンテーションができる．
授業の形式 講究
授業の方法 講義と演習を繰り返す．また，簡単なデータ分析を行い発表を行う.
また適宜，レビューとフィードバックを行う．
なお対面参加できない学生には，Zoom（ライブ中継）で対応する．
授業計画
1 ガイダンス（授業のテーマや到達目標及び授業の方法について説明する）
データ分析プロセスの概要
【事前学習】シラバスを確認する．当該分野に関する簡単な調査を行う （2時間）
【事後学習】データ分析プロセスについて復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
2 前処理：データクリーニング，データ統合，データ縮約
【事前学習】データの前処理に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】データの前処理に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
3 分類学習：判別分析
【事前学習】判別分析に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】判別分析に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
4 分類問題：ロジスティック回帰
【事前学習】ロジスティック回帰に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ロジスティック回帰に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
5 分類問題：サポートベクトルマシン
【事前学習】サポートベクトルマシンに関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】サポートベクトルマシンに関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
6 分類学習：ルール学習
【事前学習】ルール学習に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】ルール学習に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
7 モデルの評価：交差検定，学習曲線と検証曲線
【事前学習】モデル評価に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】交差検定を中心にモデルの評価に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
8 モデルの評価：グリッドサーチと性能評価指標
【事前学習】モデル評価に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】性能評価手法を中心に復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
9 属性選択
【事前学習】属性選択に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】属性選択に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
10 属性合成
【事前学習】属性合成に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】属性合成に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
11 アンサンブル学習：導入
【事前学習】資料を読んでくる （2時間）
【事後学習】アンサンブル学習の概要について復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
12 アンサンブル学習：基礎
【事前学習】アンサンブル学習の基礎事項に関する資料を通読し，内容を簡単にまとめる （2時間）
【事後学習】アンサンブル学習の基礎事項に関して復習をし，疑問点，不明点の解決を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
13 総合演習，期末報告会の準備
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論を基に発表資料の更新を行う （2時間）
【授業形態】対面授業
14 期末報告会と議論
【事前学習】発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表・議論の内容を振り返り理解を深める （2時間）
【授業形態】対面授業
15 これまでの復習・解説を行い授業の理解を深める
【事前学習】これまでの資料を振り返る （2時間）
【事後学習】今後の発展について考察する （2時間）
【授業形態】対面授業
その他
教科書 使用しない
参考書 随時，指示する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:議論の様子と期末報告会の内容により評価する．(100%)
オフィスアワー 随時を受け付ける．原則，事前にメール等でアポイントをとること．

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