授業計画 |
| 回数 |
学習目標 |
学習項目 |
| 1 |
機械学習に関連する用語の関係性と、機械学習アルゴリズムの種類について説明出来る。 |
【人工知能と機械学習】
授業の初回として機械学習関連の各用語と、その位置付けについて解説し、機械学習とニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムの関係について学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 2 |
単回帰分析を行うために必要な数式を説明出来る。 |
【単回帰分析I】
回帰分析による機械学習を数式やプログラムの実装を交えて学習する。ここでは回帰分析の基礎として、単回帰分析を扱い、まずは必要となる数式とその考え方について解説を行う。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 3 |
NumPyを用いて単回帰分析を行うプログラムを作成することが出来る。 |
【単回帰分析II】
前回学習をした数式を元に、単回帰分析のプログラムをPythonモジュールのNumpyを用いて実装する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 4 |
JupyterLab上で、Pythonプログラムを実行出来る。 |
【JupyterLab I】
機械学習や統計解析、数値計算などをPythonで行う際に、実行環境として良く利用されているJupyterLabについて学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 5 |
JupyterLab上でCSVファイルのデータを読み取り、折れ線グラフの描画を行うことが出来る。 |
【JupyterLab II】
前回の続きとして、JupyterLab上で、PandasモジュールでCSVファイルのデータを読み取り、Matplotlibモジュールで折れ線グラフの描画を行う方法について学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 6 |
複数のグラフを1画面に描画するプログラムを作成出来る。 |
【Matplotlibによるデータの可視化I】
Matplotlibを用いて、複数グラフを1つの画面に描画する方法や、軸名や凡例などの詳細な設定方法について学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 7 |
2軸のグラフや、円グラフ、棒グラフを描画するプログラムを作成出来る。 |
【Matplotlibによるデータの可視化II】
Matplotlibを用いて、2軸のグラフや円グラフ、棒グラフなどの描画を行うプログラムの作成を行う方法について学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 8 |
Matplotlibによる各グラフの描画が出来る。 |
【演習課題I】
ここまでの内容を基にした演習課題を行う。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 9 |
SeriesやDataFrameのデータ構造について説明出来る。またDataFrameから、ラベルを指定して目的のデータを抽出することが出来る。 |
【Pandasによるデータの生成】
Pandasで扱うデータの構造について学習する。SeriesとDataFrameの2種類のデータ構造について解説し、ラベルを用いたデータの抽出方法について学ぶ。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 10 |
条件を指定して目的のデータを抽出することが出来る。併せて基本統計量の取得や、欠損値の処理を行うことが出来る。 |
【Pandasによるデータの操作】
前回の続きとして、Pandasの扱い方について学習する。今回は条件を指定した選択や、基本統計量の取得、欠損値の処理方法について学ぶ。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 11 |
Pandasによる各データ処理が出来る。 |
【演習課題II】
ここまでの内容を基にした演習課題を行う。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 12 |
scikit-learnを用いた重回帰分析のプログラムを作成出来る。 |
【重回帰分析】
単回帰分析の続きとして、重回帰分析を学習する。今回は実際に機械学習のライブラリを用いてプログラムの実装を行う。ここでは一例として、scikit-learnを用いて重回帰分析を行う。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 13 |
データベース / Pandas / scikit-learn / Matplotlibを、それぞれ組み合わせて、機械学習やグラフの描画を行うプログラムを作成出来る。 |
【データベースの活用】
Pandasを用いてデータベースからデータを取得し、scikit-learnによる機械学習やMatplotlibモジュールで折れ線グラフの描画を行う方法について学習する。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 14 |
各モジュールとデータベースを連携したプログラムを作成出来る。 |
【演習課題III】
ここまでの内容を基にした演習課題を行う。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
| 15 |
ここまでの内容を理解し、機械学習とそれ関連項目について説明を行うことが出来る。 |
【まとめ】
本講義のまとめを行い、課題を完成させる。 |
| 【理解度確認】学習内容に関する演習を行い、その結果を以て判定する。 |
