授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | 本講義では，機械学習の基礎を学ぶ．
（注意事項：必ず事前に確認すること）
原則として，本講義は「機械学習」と同時に受講すること（やむを得ない理由で同時受講できない場合は担当教員と相談すること）．
春学期月曜3コマ, 4コマに開講される「機械学習」と「データサイエンス」は一体的に実施する．一体となった講義では，機械学習の数理とPythonプログラミングを同時並行で学ぶ（例えば，同じ週の月3コマに，機械学習のあるトピックの数理を学び，その後の月4コマに，そのトピックのプログラミングを学ぶ）．
機械学習の数理に関して合格基準（下記）を達成した場合は「機械学習」の単位が取得可能，機械学習のプログラミングに関して合格基準（下記）を達成した場合は「データサイエンス」の単位が取得可能となる． |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | In this lecture, we will learn the basics of machine learning.
(Important notice)
In principle, this lecture should be taken concurrently with "Machine Learning" (consult with the instructor if it is not possible to take both courses simultaneously for unavoidable reasons).
The courses "Data Science" and "Machine Learning" offered in the spring semester, Monday 3rd and 4th periods, will be conducted integrally. In this integrated lecture, the mathematics of machine learning and its Python programming will be learned concurrently (for example, the mathematics of a machine learning topic will be taught in the 3rd period on Monday, followed by programming of that topic in the 4th period).
If you pass the criteria for the mathematics of machine learning (mentioned below), you will get the credit for "Machine Learning"; if you pass the criteria for machine learning programming (mentioned below), you will get the credit for "Data Science". |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN)) | | 【データサイエンス】機械学習のプログラミングを習得する．
（参考：【機械学習】機械学習の数理を理解する．） |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | [Data Science] Acquire machine learning programming skills.
(Reference: [Machine Learning] Understand the mathematics of machine learning.) |
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バックグラウンドとなる科目【日本語】
Prerequisite Subjects | | | 原則として，本講義は「機械学習」と同時に受講すること（やむを得ない理由で同時受講できない場合は担当教員と相談すること） |
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バックグラウンドとなる科目【英語】
Prerequisite Subjects | | | In principle, this lecture should be taken concurrently with "Machine Learning" (consult with the instructor if it is not possible to take both courses simultaneously for unavoidable reasons). |
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授業の内容【日本語】
Course Content | | 【データサイエンス】以下の機械学習に関するトピックのプログラミングを学ぶ．
（参考：【機械学習】以下の機械学習に関するトピックの数理を学ぶ．）
- 線形モデルと最小二乗法
- 確率モデル
- 統計的推定
- 統計的検定
- 線形モデルの行列・ベクトル表現
- 最尤推定法
- ロジスティック回帰分析
- 最適化
- 非線形モデルの基礎
- 特徴選択と正則化
- モデルの選択と評価
- ニューラルネットワークの基礎 |
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授業の内容【英語】
Course Content | | [Data Science] Learn the programming of the following machine learning topics.
(Reference: [Machine Learning] Learn the mathematics of the following machine learning topics:)
- Linear models and least squares
- Probability models
- Statistical estimation
- Statistical testing
- Matrix and vector representation of linear models
- Maximum likelihood estimation
- Logistic regression analysis
- Optimization
- Fundamentals of nonlinear models
- Feature Selection and Regularization
- Model selection and evaluation
- Fundamentals of neural networks |
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成績評価の方法と基準【日本語】
Course Evaluation Method and Criteria | | 【データサイエンス】機械学習のプログラミングに関する課題（100%）で評価し，100点満点中60点以上を合格とする．ただし，演習課題の提出が75%未満の場合は単位を認めない．
（参考：【機械学習】機械学習の数理に関する定期試験（70％）と数理演習課題（30％）で評価し，100点満点中60点以上を合格とする．ただし，演習課題の提出が75%未満の場合は単位を認めない．） |
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成績評価の方法と基準【英語】
Course Evaluation Method and Criteria | | [Data Science] The evaluation will be based solely on assignments related to programming in machine learning (100%), with 60 points out of 100 being considered passing. However, credits will not be granted if less than 75% of the assignments are submitted.
(Reference: [Machine Learning] The evaluation will be based on regular examinations (70%) and mathematical exercise assignments (30%) in the mathematics of machine learning, with 60 points out of 100 being considered passing. However, credits will not be granted if less than 75% of the exercise assignments are submitted.) |
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履修条件・注意事項【日本語】
Course Prerequisites / Notes | | | （十分に充電した状態の）ノートパソコンを持参すること |
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履修条件・注意事項【英語】
Course Prerequisites / Notes | | | Bring your laptop PC (which should be fully charged in advance) |
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教科書【日本語】
Textbook | | |
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教科書【英語】
Textbook | | | Lecture materials will be provided in TACT |
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参考書【日本語】
Reference Book | | 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）
パターン認識と機械学習上・下（丸善出版 2012） |
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参考書【英語】
Reference Book | | Elements of statistical learning 2nd ed. (Trevor Hastie et al., Springer)
Pattern recognition and machine learning (Christopher M. Bishop, Springer) |
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授業時間外学習の指示【日本語】
Self-directed Learning Outside Course Hours | | 【データサイエンス】講義で課されたプログラミング課題に取り組むこと
（参考：【機械学習】講義で課された数理課題に取り組むこと） |
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授業時間外学習の指示【英語】
Self-directed Learning Outside Course Hours | | | Working on the assigned exercises |
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使用言語【英語】
Language used | | |
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使用言語【日本語】
Language used | | |
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授業開講形態等【日本語】
Lecture format, etc. | | | 講義は対面式で行うことを基本とするが、オンラインやオンデマンドに変更になる場合もある。 |
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授業開講形態等【英語】
Lecture format, etc. | | | Lectures will be mainly held in face-to-face format, but parts of them are done in online or on demand formats. |
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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【日本語】
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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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【英語】
Additional measures for remote class (on-demand class) | | |
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