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情報科学講究２

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令和２年度以降入学者 情報科学講究２
教員名 尾崎知伸
単位数    2 学年 3･4 開講区分 文理学部
科目群 情報科学科
学期 後期 履修区分 必修
授業形態 対面授業
Canvas LMSコースID・コース名称 Q050241729　2024情報科学講究２（尾崎知伸・後・木3）
授業概要 データマイニングツールの利用・作成と実データを対象とした分析
授業のねらい・到達目標 卒業研究等を踏まえ，データマイニング技術に関する知見を掘り下げる．
必要なツールを利用・作成出来る．
実データを対象としたデータマイニングができる．

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP1-8及びカリキュラムポリシーCP1-8に対応している．

・経験や学修から得られた豊かな情報科学の知識と教養に基づいて，自己の倫理観を倫理的な課題に適用することができる（A-1-3）
・世界諸国の歴史や政治，経済，文化，価値観，信条などの背景を理解し，国際社会が直面している問題を情報科学の視点から説明することができる（A-2-3）
・仮説に基づく課題や問題を提示し，客観的な情報を基に，論理的・批判的に考察できる（A-3-3）
・問題を分析し，複数の解決策を提示した上で，問題を解決することができる（A-4-3）
・責任と役割を担い，新しい問題に取り組む意識を持ち，そのために必要な情報科学の知識・情報を収集することができる（A-5-3）
・さまざまな人々とのコミュニケーションを通じて相互の意思伝達を自由かつ確実に行い，他者との良好な関係を確立することができる（A-6-3）
・集団の活動において，より良い成果を上げるために，指導者として他者と協働し，作業を行うことができる（A-7-3）
・学修状況を自己分析し，その成果を評価することができる（A-8-3）
授業の形式 講究
授業の方法 文献輪講と演習を行う．
輪講では，担当者が発表資料や配布資料を準備し，参加者に対して説明を行う．その後，参加者全員で内容の確認と議論を行う．一方，演習として，輪講等で学習した内容を実践し，知識の定着をはかる．
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．
履修条件 学科内規による．
授業計画
1 分類学習(1)：ロジスティック回帰
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【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する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
2 分類学習(2)：サポートベクトルマシン
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【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する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
3 分類学習(3)：決定木とランダムフォレスト
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】決定木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】決定木に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
4 データ前処理(1)：欠損データ，カテゴリデータ，データの分割
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【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する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
5 データ前処理(2)：特徴量の評価と選択
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】特徴量の評価・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】特徴量の評価・選択に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
6 次元圧縮(1)：主成分分析
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】主成分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】主成分分析に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
7 次元圧縮(2)：線形判別分析による圧縮
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】線形判別分析による圧縮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】線形判別分析による圧縮に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
8 次元圧縮(3)：非線形写像
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】非線形写像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】非線形写像に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
9 モデル評価(1)：交差検定，学修曲線と検証曲線
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】モデル評価の基礎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】モデル評価の基礎に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
10 モデル評価(2)：グリッドサーチと性能評価指標
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】発展的な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】発展的なモデル評価に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
11 アンサンブル学習(1)：導入
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】アンサンブル学習の導入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導入に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
12 アンサンブル学習(2)：バギングとブースティング
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】典型的なアンサンブル学習手法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】典型的なアンサンブル学習手法に関する学修内容を振り返り，知識・技術の定着を図る （2時間）
【授業形態】対面授業
13 実データの分析(1)
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】対象データの分析を行う． （2時間）
【事後学習】必要な追加実験（分析）を行う （2時間）
【授業形態】対面授業
14 実データの分析(2)
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】期末報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】議論の結果を踏まえ，発表資料を改善する （2時間）
【授業形態】対面授業
15 期末報告会と講評・質疑応答
（A-1-3，A-2-3，A-3-3，A-4-3，A-5-3，A-6-3，A-7-3，A-8-3）
【事前学習】報告会用の発表資料を準備する （2時間）
【事後学習】発表と議論を振り返り，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 参考書等は，随時指定する
成績評価の方法及び基準 授業参画度:輪講内容の理解度，実習・演習の成果と期末報告会の内容により評価する．(100%)
オフィスアワー 質問等は随時を受け付ける．原則，アポイントをとること．

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