機械学習発展 (実践)#
講義の概要#
この講義ではPythonを用いて、画像認識と機械学習の実践的な利用法について学ぶ。資料の中では、ライブラリを使った実装を用いる場合も、その背景にある理論とライブラリに頼らない簡易実装を与える。これにより、ライブラリのユーザから卒業し、自分の必要とする機械学習のメソッドを実装する力を養う。
求める前提知識#
Pythonの読み書きが不自由なくできる (基本的な読み書きだけだと辛いかもしれない)
WindowsのPowerShellやMac/Linuxのターミナルの基本操作ができる
大学1, 2年生レベルの初等的な数学(特に線形代数)の知識
想定受講者#
Pythonを用いた画像認識・機械学習システムの実装方法について学びたい人
深層学習だけでなく、画像認識・機械学習技術の背景にある理論を学びたい人
資料中の表記について#
こちらをご覧ください
参考図書#
M. Beyeler 著、池田ほか訳、『OpenCVとPythonによる機械学習プログラミング』、マイナビ [URL]
A. Geron 著、下田 監修、長尾 訳、『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 (第2版)』、オライリー社 [URL]
赤穂 著、『カーネル多変量解析』、岩波書店 [URL]
R. S. Sutton, A. G. Barto 著、鈴木ほか訳、『強化学習 (第2版)』、森北出版 [URL]
以下、一橋大生向け情報
講義について#
実施時限: 秋冬学期 第2限
教室: 東2号館棟2206教室
講義形式#
資料の内容を全て講義内で解説することはしないので、必要に応じて自習をお願いします。
資料を全て理解する必要はありませんが、演習については課題が解けるように取り組んでください。
講義日程#
事前準備
第1回
Matplotlibの基本 (自習)
Pandasの基本 (自習)
第2回
第3回
第4回
第5回
第6回
第7回
深層学習による画像識別 (自習)
第8回
第9回
第10回
第11回
第12回
第13回
課題の提出方法#
こちらを参照ください。
Build Status#
Document |
Modified |
Method |
Run Time (s) |
Status |
|---|---|---|---|---|
2024-09-30 01:46 |
cache |
8.17 |
✅ |
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2024-09-30 01:46 |
cache |
0.72 |
✅ |
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2024-09-30 01:47 |
cache |
4.79 |
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2024-10-24 03:34 |
cache |
10.9 |
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2024-09-30 01:48 |
cache |
1.43 |
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2024-09-30 01:48 |
cache |
30.88 |
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2024-09-30 01:48 |
cache |
3.14 |
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2024-11-18 02:10 |
cache |
44.25 |
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2024-11-25 07:39 |
cache |
6.54 |
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2024-11-22 05:22 |
cache |
71.76 |
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2024-11-15 06:56 |
cache |
5.18 |
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