ML/2022 の履歴(No.25) - takataka

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機械学習I/II 2022年度†

対象: 龍谷大学先端理工学部数理・情報科学課程（3年1Q+2Q） / 理工学部数理情報学科（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
- 「機械学習I」の Web シラバス / 「機械学習II」の Web シラバス
- 龍大Teams上にこの科目のチームがあります．参加方法: Teams アプリで「チームに参加」をクリック，「チームコード」 roexxin を入力
  - この授業のTeamsチーム
- この科目のMoodleコース初回の授業で参加法を説明します．詳しくはこちら．
- この科目の GitHub リポジトリ
- Web質問予約システム callTA （by 樋口先生）

大事なお知らせ†

ML/2022のNews†

2022-05-27 「機械学習I」は 0530月までで，0606月からは「機械学習II」です．
- 「パターン情報処理」として受講してるひとはそのままその後半です．
- 教室（実習室），ウェブページ（ここ），Teams，moodle 等は「機械学習I」のと同じものを使用します．「機械学習II」から受講するひとは，ex01 を参照して準備しておいてください．
- 0606月の授業までの宿題が↓の ex09 にあります．

2022-05-17 5月30日の授業では小テストを実施します． 詳しくは授業中に説明します．
2022-03-14 この授業では 1-542 情報実習室を主に使います．初回はそちらへ集合してください．
2022-02-28 このページを作成．まだないようがないよう．

このウェブサイト共通のNews†

2024-08-12 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．

2024-07-12 ~~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

2024-03-07 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．

過去のNews

進行†

注意†

動画は，Microsoft Stream で配信してます．
- この授業の 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．
- 授業動画一覧
拡張子 .ipynb のファイルは，Google Colab の notebook です．
- notebook は GitHub リポジトリに置いてあります
- notebook の扱い方については，第1回のページの Google Colab を使えるようになるを参照してください
- 自分がコピーした Colab Notebook ファイルは，Google Drive の「マイドライブ」 https://drive.google.com/drive/my-drive の中の「Colab Notebooks」に保存されてます．

ex12 0627(Mon) クラスタリング(2) 階層型クラスタリング／次元削減(1) 主成分分析 -前編†

notebook と動画
- 以下のうち noteA/noteB 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
- ex12noteA.ipynb + ML2022-ex12noteA (17m)
- ex12noteB.ipynb + ML2022-ex12noteB (27m)

ex11 0620(Mon) 教師なし学習とは／クラスタリング(1) K-平均法†

notebook と動画
- 以下のうち noteA/noteB 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
- ex11noteA.ipynb + ML2022-ex11noteA (23m)
- ex11noteB.ipynb + ML2022-ex11noteB (22m)
- ex11noteC.ipynb （この notebook には対応する動画はありません）

ex10 0613(Mon) 過適合の抑制とモデル選択†

notebook と動画
- 以下のうち noteA/noteB 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
- ex10noteA.ipynb + ML2022-ex10noteA (21m)
- ex10noteB.ipynb + ML2022-ex10noteB (20m)
- ex10noteC.ipynb （この notebook には対応する動画はありません）

ex09 0606(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

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- ex09noteA.ipynb + ML2022-ex09noteA (26m)
- ex09noteB.ipynb + ML2022-ex09noteB (14m)

ex08 0530(Mon) 小テスト†

ex07 0523(Mon) 決定木／これまでのまとめ†

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- ex07noteA.ipynb + ML2022-ex07noteA (23m)
授業のページ ex07

ex06 0516(Mon) ニューラルネットワークと深層学習†

notebook と動画
- 以下のうち noteA/noteB 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
- ex06noteA.ipynb + ML2022-ex06noteA (24m)
- ex06noteB.ipynb + ML2022-ex06noteB (29m)
- ex06noteC.ipynb （この notebook には対応する動画はありません）

ex05 0509(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 (2)(3)†

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- ex05noteA.ipynb + ML2022-ex05noteA (34m)
- ex05noteB.ipynb + ML2022-ex05noteB (34m)

ex04 0502(Mon) 識別のための教師あり学習(2)／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)†

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- ex04noteA.ipynb + ML2022-ex04noteA (19m)
- ex04noteB.ipynb + ML2022-ex04noteB (22m)

ex03 0425(Mon) 汎化と過適合／識別のための教師あり学習(1)†

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- ex03noteA.ipynb + ML2022-ex03noteA (29m)
- ex03noteB.ipynb + ML2022-ex03noteB (21m)

ex02 0418(Mon) 回帰のための教師あり学習†

notebook と動画
- 以下の notebook の閲覧・実行と動画の視聴は授業開始までの宿題です
- この授業の Teams に参加していれば動画を視聴できるはずですが，アクセス権限がない等と言われてしまう場合は対応しますので，チャット等で高橋に知らせてください
- ML2022-ex02demo (14m)
- ex02noteA.ipynb + ML2022-ex02noteA (18m)
- ex02noteB.ipynb + ML2022-ex02noteB (23m)

ex01 0411(Mon) オリエンテーションと準備†

授業のページ ex01

おまけ†

omake おまけ課題