---

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］	システム工学専攻前期
担当教員（○：代表教員） [Principle Instructor(○) and Instructors]	○但馬　康宏　　自室番号（2604）、電子メール（tajima**cse.oka-pu.ac.jp） ※利用の際は,** を @に置き換えてください
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．教師あり学習と教師なし学習の違いを理解する ２．尤度と最適化の関係を理解する ３．統計的学習手法の代表例を理解する ３．アルゴリズム論的学習手法を理解する
授業計画とスケジュール ［Course schedule］	１－４．学習問題の分類 ５－８．最尤推定と最適化問題 ９－１０．具体的な統計的学習手法の理解 １１－１４．アルゴリズム論的な学習手法の例題理解 １５．まとめ
成績評価方法と基準 ［Grading policy (Evaluation)］	各学習法について，手で解く問題や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］	教科書：数理言語学事典，畠山雄二ほか，産業図書，2013
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］	27