基礎Ⅱ(第2ターム、10週)
数理統計、機械学習、情報システムを横断的に解説
日程:2019/12/19~2020/3/5 の毎週木曜日
各日とも2コマ(18:00~19:30、19:40~21:10)
Ⅱ-1(10項目、5週)
数理統計の基礎
- 統計的検定
- 重回帰分析
- 一般化線形モデル
- モデル選択
- 主成分分析と因子分析
- クラスター分析と多次元尺度法
- ブートストラップ法
機械学習の基礎
- ベイジアンネットワーク
- EMアルゴリズムとクラスタリング
- データの予測:隠れマルコフモデル・カルマンフィルター
Ⅱ-2(10項目、5週)
機械学習の基礎(続)
- データの分類:サポートベクターマシーン・ランダムフォレスト
- 変分ベイズ法
- マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)
- スパースモデリング
情報システムの基礎
- ニュートラルネットワークⅠ:教師あり学習
- ニュートラルネットワークⅡ:教師なし学習
- ディープラーニングⅠ:畳み込みニュートラルネットワーク
- ディープラーニングⅡ:再帰型ニュートラルネットワーク(時系列データ処理)
- 強化学習
- トピックモデル(テキストデータ処理)