機械学習

Learning
Link

計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.

対象
学士, 修士, 博士, 一般, 高校生
使用言語
日本語, 英語
キャプション
日本語, 英語
単元時間
15-30分
開始月
随時
受講期間
指定なし
配信方法
オンデマンド

何もないとき

リンク先へ

©TSUKUBA OCW. Last Update 2025-05-02

Content

学習内容
Contact

お問合せ
Related Contents

関連コンテンツ

Content／学習内容

1. 機械学習概論と単回帰 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第１回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
2. 機械学習概論と単回帰 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第１回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
3. 重回帰 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第２回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
4. 重回帰 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第２回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
5. モデルの複雑さと汎化 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第3回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
6. モデルの複雑さと汎化 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第3回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
7. 特徴選択とL1正則化 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第4回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
8. 特徴選択とL1正則化 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第4回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
9. 決定的識別モデル (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第5回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
10. 決定的識別モデル (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第5回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
11. カーネル/確率的識別モデル1 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第6回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
12. カーネル/確率的識別モデル1 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第6回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
13. 確率的識別モデル2/経験損失最小化 (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第7回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
14. 確率的識別モデル2/経験損失最小化 (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第7回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
15. k-meansと主成分分析(1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第8回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
16. k-meansと主成分分析(2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第8回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
17. ニューラルネットワーク1 基礎とCNN (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第9回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
18. ニューラルネットワーク1 基礎とCNN (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第9回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
19. ニューラルネットワーク2 RNNとGAN (1)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第10回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.
20. ニューラルネットワーク2 RNNとGAN (2)

概要

筑波大学システム情報系の佐久間淳教授による講義の第10回。計算機による自律的な学習を目指す機械学習や, 大規模情報源からの知識発見を実現するデータマイニングの理論について, 教師付き学習, 教師なし学習を中心に理解する.