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授業計画/Class |
イントロダクション ・時代背景 社会構造変化・技術進歩 ・データ活用と産業構造変化 ・これからのキャリアパス ・データ分析の全体像(教師あり学習/教師なし学習/強化学習) 初回授業のみ「オンライン(オンデマンド型)」で実施します。
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事前学習/Preparation |
機械学習を中心としたテクノロジーにより社会がどう変化するか考えておくこと。
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事後学習/Reviewing |
動画視聴(別途指定)、分析ツール準備など
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授業計画/Class |
データ理解 ・分析ツール紹介(RapidMiner) ・データ種類 ・データの記述・要約・基本統計量とプロット ・多重共線性・欠損値・外れ値(※紹介のみ) ・(簡易レベル)分類モデルの作成
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事前学習/Preparation |
前回内容の理解
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事後学習/Reviewing |
授業内課題実施(データプロット)
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授業計画/Class |
クラス分類入門Ⅰ ・決定木 / k-NN(最近傍法)/ サポートベクターマシーン ・精度検証手法(分割検証・交差検証・混合行列)
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事前学習/Preparation |
前回内容の理解
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事後学習/Reviewing |
授業内課題実施
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授業計画/Class |
クラス分類入門Ⅱ ・ナイーブベイズ ・ロジスティクス回帰 ・決定木の発展:ランダムフォレスト、Gradient Boosted Trees ・クラス分類のパフォーマンス指標(Accuracy / Recall / Precision / F-measure)
アンサンブル学習 ・バギング/ブースティング/スタッキング
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事前学習/Preparation |
前回内容の理解
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事後学習/Reviewing |
授業内課題実施
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授業計画/Class |
回帰入門Ⅰ ・単回帰 ・重回帰 ・多項式回帰 ・回帰のパフォーマンス指標(R2、RMSE) ・線形モデルの注意点
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事前学習/Preparation |
前回内容の理解
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事後学習/Reviewing |
授業内課題実施
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授業計画/Class |
回帰入門Ⅱ ・ノンパラメトリック回帰 ・モデルの複雑性とオーバーフィッティング
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事前学習/Preparation |
前回内容の理解
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事後学習/Reviewing |
授業内課題
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授業計画/Class |
変数選択・正則化 ・ステップワイズ法 ・多重共線性 ・リーク情報 ・その他変数除去の考え方 ・リッジ回帰、ラッソ
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事前学習/Preparation |
これまでの授業内容の総復習
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事後学習/Reviewing |
一連のデータ分析プロセスの再学習・理解
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授業計画/Class |
授業内講演 ・講演者検討中
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事前学習/Preparation |
講演者が属する企業のビジネス・業界を理解すること
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事後学習/Reviewing |
講演内容に関するレポート作成(別途指定)
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授業計画/Class |
前処理・特徴量設計入門Ⅰ ・標準化・対数化 ・ビンニング ・ワンホットエンコーディング ・欠損値補完
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事前学習/Preparation |
これまでの総復習
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事後学習/Reviewing |
授業内課題の復習
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授業計画/Class |
前処理・特徴量設計入門Ⅱ ・外れ値・異常値対応 ・次元圧縮 ・不均衡データ対応
データ分析個人課題・グループ課題説明 ・Kaggle Titanic号生存者予測 |
事前学習/Preparation |
前回講義の復習
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事後学習/Reviewing |
グループ課題(Titanic号生存者予測)
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授業計画/Class |
データ分析演習 ・ハイパーパラメータ最適化 ・前処理・特徴量設計の復習
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事前学習/Preparation |
前回講義の復習
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事後学習/Reviewing |
グループ課題(Titanic号生存者予測)
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授業計画/Class |
Deep Learningによる画像分類入門(MNIST)
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事前学習/Preparation |
前回講義の復習
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事後学習/Reviewing |
グループ課題(Titanic号生存者予測)
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授業計画/Class |
グループワーク、ハンズオン演習
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事前学習/Preparation |
前回講義の復習
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事後学習/Reviewing |
グループ課題(Titanic号生存者予測)
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授業計画/Class |
グループワーク、ハンズオン演習
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事前学習/Preparation |
前回講義の復習
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事後学習/Reviewing |
グループ課題(Titanic号生存者予測)
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授業計画/Class |
データ分析発表会 ・Titanic号生存者予測 グループ発表
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事前学習/Preparation |
予測モデル作成、モデル改善、グループ発表内容作成
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事後学習/Reviewing |
個人レポートの作成、予測モデル改善検討
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