ML/result/2023

機械学習I/II 2023年度 結果

機械学習I

成績評価法の概要

以下の2つの評価項目の合計100点満点におまけ点(おまけ課題等の分)を加算したものを最終評点としました.

Quiz
授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出.70点分.
小テスト
最終回の授業時に1回実施した試験の得点率から算出.30点分.

総合成績

年度履修登録履修辞退等小テスト受験者数合格者数合格/登録合格/受験
2023791705571%79%
2022691645884%91%

注意

2023年度2022年度
ML1-2023-Final.pngML1-2022-Final.png

評価項目ごとのデータ

Quiz小テスト
ML1-2023-Quiz.pngML1-2023-Exam.png

機械学習II

成績評価法の概要

以下の2つの評価項目の合計100点満点におまけ点(おまけ課題等の分)を加算したものを最終評点としました.

Quiz
授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出.70点分.
小テスト
最終回の授業時に1回実施した試験の得点率から算出.30点分.

総合成績

年度履修登録履修辞退等小テスト受験者数合格者数合格/登録合格/受験
2023700604666%77%
2022610535184%88%

注意

2023年度2022年度
ML2-2023-Final.pngML2-2022-Final.png

評価項目ごとのデータ

Quiz小テスト
ML2-2023-Quiz.pngML2-2023-Exam.png

機械学習I vs 機械学習II

ML2023-1vs2.png

パターン情報処理

成績評価法の概要

旧カリ「パターン情報処理」は「機械学習I」および「機械学習II」と合併開講のセメスター科目ですので,「機械学習I/II」相当の評点の合計におまけ点(おまけ課題等の分)を加算したものを最終評点としました. 「機械学習I/II」相当の評点(それぞれ50点満点)は以下の評価項目から算出しています.

Quiz
授業時間中に Moodle 等で実施した小テストの得点率から算出.35点分.
小テスト
授業時に1回実施した試験の得点率から算出.15点分.

総合成績

年度履修登録者数履修辞退者数小テスト受験者数合格者数合格/登録合格/受験
2023413250%67%
20221006333%50%

注意


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