2020年秋学期 - 研究会Ｂ / SEMINAR B
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A1102 研究会Ｂ SEMINAR B |
研究プロジェクト科目 Research Seminars 2 単位 |
アンサンブル学習アルゴリズム 〜全集中・アンサンブル・壱ノ型・バギング〜
Ensemble Learning Algorithm
| 開催日程 | 秋学期 木曜日４時限 |
| 担当教員 | 服部 隆志（ハツトリ タカシ） |
| 関連科目 | |
| 授業形態 | ディスカッション、実験 |
| 履修者制限 | |
| 履修条件 |
Pythonプログラミング、統計学の知識 You should have some knowledge of Python programming and statistics. |
| 使用言語 | 日本語 |
| 連絡先 | hattori@sfc.keio.ac.jp |
| 授業ホームページ | |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 大学院プロジェクト名 | |
| 大学院プロジェクトサブメンバー | |
| ゲストスピーカーの人数 | |
| 履修選抜・課題タイプ=テキスト登録可 | false |
| 履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可 | false |
| GIGAサティフィケート対象 | |
| 最終更新日 | 2020/07/06 09:31:30 |
研究会概要
目的・内容
機械学習の手法の一つにアンサンブル学習があります。これは単一のアルゴリズムの名前ではなく、複数のモデルを組み合わせることで性能を高める方式です。例えば、決定木にアンサンブル学習を適用して、多数の少しずつ違う決定木をたくさん作って組み合わせる、ランダムフォレストというアルゴリズムを作ることができます。
この授業では「作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門」という書籍に沿って、基本的な決定木アルゴリズムから始め、バギングやブースティングなどのアンサンブル学習の手法を勉強します。その後、サンプルコードを基にして、実際にアンサンブル学習による学習プログラムを作ってみます。
Ensemble learning is a kind of machine learning technique. This is not a name of single algorithm but a method to improve performance by combining multiple models. For example, applying ensemble learning to the decision tree, we can get an algorithm called random forest which combines many slightly different decision trees.
In this seminar, we are going to read a book "Introduction to Ensemble Learning Algorithm" (in Japanese). We will start from a basic decision tree algorithm, and study about various ensemble learning such as bagging and boosting. After that, we will try to make some ensemble learning programs based on sample codes given in the book.
評価方法
作業内容、出席、発表、成果物などを総合的に評価します。
Overall performance including attendance, presentation, and works will be evaluated.
教材・参考文献
坂本俊之, 作ってわかる! アンサンブル学習アルゴリズム入門, C&R研究所, 2019, ISBN 978-4-86354-280-8, https://www.c-r.com/book/detail/1316
関連プロジェクト
課題
(1) これまでに履修済みのプログラミング関係の科目の科目名と成績を書いてください。また、Pythonでのプログラミング経験があれば、どんなものを作ったか書いてください。
(2) 機械学習を使って作りたいシステムのアイデアを一つ考えてください。
(1) List programming courses and their marks you have finished. If you have experience of Python programming, describe what you have made.
(2) Explain a system that you want to build using machine learning methods.
来期の研究プロジェクトのテーマ予定
その他・留意事項
授業スケジュール
- 文献の輪講を行います。
- 文献に載っているコードを改変し、実験を行います。
- 学期末に実験結果を発表します。
- Read the book and give lectures to each other.
- Do some experiments by modifying the code in the book.
- Give a presentation at the end of semester.