| 英文名 | Machine Learning Programming | |
|---|---|---|
| 科目概要 | 未来工学研究科（修士課程）生命データサイエンス専攻修士２年前期、専門科目、選択、演習、1単位 | |
| 科目責任者 | 榊原 康文 | |
| 担当者 | (※は実務経験のある教員) 榊原 康文、 秋山 真那斗 | |
| 講義室 | ||
Scikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどPythonライブラリを使って、機械学習のプログラミングの演習を行う。
構造データを分類する機械学習として、線形回帰、Random Forest、SVM、ニューラルネットワーク、k近傍法を実装する。教師無し学習として、クラスタリングの各種手法を実装する。画像認識のための畳み込みニューラルネットワーク、時系列解析のための再帰的ニューラルネットワークを実装する。
教科書を指定し、各種の機械学習アルゴリズムをPython言語を用いて実装する。プログラミング演習のレポートを毎回提出することにより、機械学習のプログラミングを修得する。
レポート課題等のフィードバックは、次回講義や講義のwebページ等で共有する。
DP2
| 回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 分類問題の機械学習プログラミング（１） | 線形回帰、Random Forestのプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 4/8④ |
| 2 | 分類問題の機械学習プログラミング（２） | SVM、k近傍法のプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 4/15④ |
| 3 | 分類問題の機械学習プログラミング（３） | 多層ニューラルネットワークのプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 4/22④ |
| 4 | 回帰分析の機械学習プログラミング | 連続値を取る関数の機械学習のプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 5/13④ |
| 5 | 教師無し学習の機械学習プログラミング（１） | 階層的クラスタリングのプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 5/20④ |
| 6 | 教師無し学習の機械学習プログラミング（２） | k-means法のプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 5/27④ |
| 7 | 画像認識の機械学習プログラミング | 畳み込みニューラルネットワークのプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 6/3④ |
| 8 | 時系列解析の機械学習プログラミング | 再帰的ニューラルネットワークのプログラミング | 榊原 康文 秋山 真那斗 | 6/10④ |
機械学習のアルゴリズムを実装する技術を身に付けて、応用ができるようになる。
レポート課題における選択したテーマ、内容及び構成から総合的に評価する（100％）。
【講義時間外に必要な学修時間：29時間】
予習：講義中に事前に指定する次回のプログラミング内容について教科書を読み、アルゴリズムを理解しておくこと。
復習：教科書の章末の問題についてプログラムを作成し、その実行結果と考察についてレポートとしてまとめて提出する。
【関連科目：最適化、最適化プログラミング】
| 種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
|---|---|---|---|
| 教科書 | Python機械学習プログラミング | 福島真太朗 (監修) | インプレス |
| 参考書 | 必要に応じて紹介する。 |