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授業科目名（和文） ［Course］	機械学習特論
授業科目名（英文） ［Course］	Machine Learning
学部（研究科） ［Faculty］	情報系工学研究科
学科（専攻） ［Department］	機械情報システム工学専攻
単位数 ［Point(Credit)］	2単位
対象学生 ［Eligible students］	1,2年次生
授業概略と目標 ［Course description and Objects］	機械学習の様々な手法を演習を含めながら学習する．近年の計算機の性能向上により大規模なデータが手軽に扱えるようになった．これらのデータ分析には，機械学習を用いたデータモデルの構築が様々な分野で不可欠である．この授業では，機械学習の原理にとどまらず，実際のプログラミングを通してその理解を深める．
到達目標 ［Learning Goal］	１．ナイーブベイズ推定を理解する ２．HMMとその学習法を理解する ３．パーセプトロンと収束定理を理解する ３．3層フィードフォワードネットワークと学習法を理解する
授業計画とスケジュール ［Course schedule］	１－４．ナイーブベイズによるテキスト分類 ５－８．HMMによるデータモデル作成 ９－１０．パーセプトロンと学習収束定理の理解 １１－１４．3層フィードフォワードネットとBP法によるパターン認識 １５．まとめ
成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］	各学習法について，プログラミング課題を出す．そのレポートにより評価する．
教科書 ［Textbook］	適宜配布する
自主学習ガイド及び キーワード ［Self learning］	最新の学習法をウェブで調べたり，身近に使われている機械学習に興味を持つとよい．
開講年度 ［Year of the course］	25