ここでは,大阪工業大学で実施している知識ネットワーク特論に関する配布資料などを公開しています.
休んでもらえなかった・配布するプリントがなくなった場合など,各自で印刷してもらうためのページになります.
ユーザが生み出した膨大なオンラインデータを分析・解釈し,ユーザが利用できる集合知として体系化・知識化して,
共通の知識として利用するための「知識ネットワーク構成技術」を習得する.
知識ネットワーク構成技術において重要となる統計的推定,多変量解析などの概要とその応用技術について講義,発表形式で学ぶ.
発表形式が行えない場合は,演習形式とする.
各回の提出課題に対する評価を総合して行う.
(1) データ分析の代表的な技術を理解・説明できる.
(2) ユーザが利用できる集合知として体系化・知識化する技術を説明できる.
(3) 体系化された知識を,共通の知識として利用するための技術を説明できる.
評価A:(1)~(3)について90%以上理解している.
評価B:(1)~(3)について80%以上理解している.
評価C:(1)~(3)について70%以上理解している.
評価D:(1)~(3)について60%以上理解している.
評価F:(1)~(3)について60%未満である.
(6/19)課題11のデータセットを更新しました。
(4/1)HPを更新しました。
講義 |
日程 |
内容 |
資料 |
備考 |
1 | 4/13 | Pythonの文法について(1) | ||
2 | 4/20 | Pythonの文法について(2) | ||
3 | 4/27 | 推薦のアルゴリズム(1) | ||
4 | 5/11 | 推薦のアルゴリズム(2) | ||
5 | 5/18 | クラスタリングのアルゴリズム(1) | ||
6 | 5/25 | クラスタリングのアルゴリズム(2) | ||
7 | 5/31 | 最適化のアルゴリズム(1) | ||
8 | 6/7 | 最適化のアルゴリズム(2) | ||
9 | 6/14 | ドキュメントフィルタリング(1) | ||
10 | 6/21 | ドキュメントフィルタリング(2) | ||
11 | 6/28 | 決定木によるモデリング(1) | [データセット] | |
12 | 7/6 | 決定木によるモデリング(2) | ||
13 | 7/13 | 回帰分析 | ||
14 | 7/20 | 総合演習 |