機械学習I/II 2024年度†
- 対象: 龍谷大学 先端理工学部 (3年1Q+2Q) / 理工学部 (3年前期)
- 先端理工学部科目「機械学習I」(1Q)+「機械学習II」(2Q)と 理工学部科目「パターン情報処理」の合併開講です
- 担当: 高橋隆史
- リンクいろいろ
大事なお知らせ†
ML/2024のNews†
このウェブサイト共通のNews†
- この日に瀬田学舎の計画停電が予定されているため,このウェブサーバ www-tlab.math.ryukoku.ac.jp や TLabMoodle は前日夜から当日夜まで停止します.再起動後も,しばらくの間はメンテナンスのために長時間停止する場合があります.
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TLABで2024年度後期-2025年度に特別研究(卒業研究)やりたいひと募集中. 募集は終了しました.詳細はこちら
- このウェブサーバ www-tlab とその上にある TLAB Moodle のアップデートを行いました.Moodle は見た目も結構変わってます.
- 動画は,Microsoft Stream で配信してます.
- 授業動画一覧 デフォルトではファイル名のリストですが,右上のアイコン(三みたいなの)をクリックして「タイル」(田みたいなの)に変更するとサムネイル画像が表示されます.
- この授業の動画は,Teams チーム参加者のみが閲覧できます.
ユーザ名とパスワードが求められたら全学統合認証ので.チームへ参加してから動画へアクセスできるようになるまで少し時間がかかる場合があるようです(数時間?).
- 拡張子 .ipynb のファイルは,Google Colab の notebook です.
おまけ†
ex01 0415(Mon) オリエンテーションと準備†
ex02 0422(Mon) 回帰のための教師あり学習/汎化と過適合†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex03 0429(Mon) 識別のための教師あり学習†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex04 0513(Mon) ロジスティック回帰+勾配法によるパラメータの最適化 (1)(2)†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex05 0520(Mon) ロジスティック回帰+勾配法によるパラメータの最適化 (1)(2) / ニューラルネットワークと深層学習(1)†
★重要 GitHub が不調で以下のリンク先の Notebook がうまく表示できないときは,Teams に書いてある記事 を見てね
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex06 0527(Mon) ニューラルネットワークと深層学習(2)(3) + 汎化と過適合(2)†
★重要 GitHub が不調で以下のリンク先の Notebook がうまく表示できないときは,Teams に書いてある記事 を見てね
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex07 0603(Mon) 決定木 / 事前学習済みモデルの利用†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は今回の授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex08 0610(Mon) 小テスト†
「機械学習I」の最終回
小テストの実施要領は,授業時間中に説明 & Teams に投稿しています
ex09 0617(Mon) データの前処理†
「機械学習II」の初回.exXY の XY は「機械学習I」からの通し番号です
「機械学習II」から参加するひとは,ex01 の内容に従って準備をしてください
ex10 0624(Mon) 過適合の抑制とモデル選択†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex11 0701(Mon) 教師なし学習とは/K-平均法†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex12 0708(Mon) 主成分分析†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex13 0715(Mon) 主成分分析のつづき/確率密度の推定†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex14 0722(Mon) 統計的パターン認識入門 / 機械学習・人工知能の歴史†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex15 0729(Mon) ビッグデータ / 機械学習・AIと社会†
- 次の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- 次の notebook は授業時間中に閲覧・実行することを想定しています
ex16 0805(Mon) 小テスト†
「機械学習II」の最終回