機械学習の全体像

• なぜ機械学習か
• 機械学習の定義
• 主な機械学習の手法
• 機械学習の活用事例
• 機械学習のカバー範囲

機械学習の応用範囲とその種類

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 過学習
• ニューラルネットワーク

機械学習に必要な数理統計学

• ヒストグラム
• 平均、分散、標準偏差
• 正規分布
• t分布

Pythonで学ぶ機械学習入門

• 機械学習とPython
  • 機械学習プラットフォーム
  • 機械学習の環境構築
  • Python機械学習ライブラリ

• 機械学習の分析手法

• 教師あり学習
  • 回帰分析
  • 重回帰分析
  • ロジスティクス回帰

• 教師なし学習
  • クラスタリング分析
  • k平均法
  • 主成分分析

• SVM
  • サポートベクターマシン

• アンサブル学習
  • 決定木
  • ランダムフォレスト

まとめ

• 1日目の総まとめ
• 質疑応答
• その他

＊「演習課題」及び「演習課題の回答」は、それぞれの時限後、または最終時限時に挿入・実施します。