授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | ビッグデータ社会を支える情報技術を俯瞰し、それらを用いたデータ駆動型医療へ向けてAI等に使用されている統計的学習の基礎を学ぶ |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | Overlook the information technologies that support the big data society, and learn the basics of statistical learning such as AI and machine learning toward data-driven medicine using these technologies. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | 本授業の終了時、以下の能力を獲得していることを目標とする：
統計的学習の基礎を理解している。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | At the end of this class, students should have the following skills
Understand the basics of statistical learning. |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 本講義はデータサイエンス基礎の続きをお話します。
第1回：Rのプログラミング学習
(データの読み込み、書き出し、if文、for文)
第2回：リサンプリング法
第3回:線形モデル選択と正則化・１
第4回:線形モデル選択と正則化・２
第5回:線形モデル選択と正則化・３
第6回:木に基づく方法・１
第7回:木に基づく方法・２
第8回：期末試験/レポート |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | データサイエンス概論I、データサイエンス概論II、データサイエンス基礎
本講義はデータサイエンス基礎の続きになります。データサイエンス基礎で教えた内容を知っている前提で話を進めます。
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | | 出席+小テスト(40%)＋試験orレポート(60%) |
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教科書・テキスト
Textbook | | | Gareth James et al.『Rによる 統計的学習入門』（朝倉書店、2018） |
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参考書
Reference Book | | Trevor Hastie et al. 『統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測』（共立出版、2014）
Peter Bruce et al. 『データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング』（オライリージャパン、2018）
ピーター フラッハ et al. 『機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法』（朝倉書店、2017） |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | |
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授業の進め方
How to proceed with the class | | | 講義資料を配布して行う。配付資料を参考に、統計的学習についてまとめておくことが望ましい。 |
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注意事項
Notice for Students | | | ・PCを用いたプログラミング演習も行う。各自PCを用意すること。 |
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本授業に関する参照Webページ
Reference website for this Course | | |
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担当教員からのメッセージ
Message from the Instructor | | |
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使用言語
Language(s) for Instruction & Discussion | | |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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