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[鹿島 久嗣教授 研究室] |
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前提知識 | Python言語でのプログラミング経験、大学初等の微分積分・線形代数・確率統計の知識 |
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9:30~ | ![]() |
機械学習概説 機械学習の考え方、応用 |
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11:00~ | ![]() |
回帰 回帰問題、線形回帰、最小二乗法、リッジ回帰 |
12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ | ![]() |
回帰 |
15:00~ | ![]() |
非線形回帰 非線形回帰モデル、カーネル法、アンサンブルモデル |
16:30~ | ![]() |
非線形回帰 |
9:30~ | ![]() |
機械学習の方法論 最適化、最尤推定、モデル選択 |
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11:00~ | ![]() |
分類 フィッシャー判別、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ分類 |
12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ | ![]() |
ニューラルネットワーク 深層学習、計算グラフ、自動微分 |
15:00~ | ![]() |
ニューラルネットワーク |
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発展的話題 転移学習他 |
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推薦システム 行列分解、因子分解マシン、テンソル分解 |
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11:00~ | ![]() |
推薦システム |
12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ | ![]() |
特徴選択と次元削減 Lasso、主成分分析、オートエンコーダ |
15:00~ | ![]() |
特徴選択と次元削減 |
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グラフ学習 グラフマイニング、グラフカーネル、ラベル伝播 |
9:30~ | ![]() |
グラフニューラルネットワーク グラフ畳み込みニューラルネットワーク |
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11:00~ | ![]() |
グラフニューラルネットワーク |
12:30~ | 休 憩 | |
13:30~ | ![]() |
異常検知 教師なし異常検知、時系列異常検知 |
15:00~ | ![]() |
発展的話題 強化学習、AIの説明可能性、因果推論、集合知 |
18:00~ | アフターセッション |