データマイニング
| 科目分野 | 理工学部 |
|---|---|
| 選必区分 | 選択 |
| 担当教員 ［ローマ字表記］ |
松本 和幸 [Kazuyuki Matsumoto] |
| 授業形態 | 講義 |
授業の目的
コンピュータによるデータマイニングの基礎知識，知識発見のプロセス，そして様々な学習アルゴリズムを修得させる．さらに自然言語処理技術を生かすテキストマイニング処理および知識の制度評価とアプリケーション技術を修得させる．
授業概要
データマイニング，知識発見など基礎概念を始め，決定木とルール学習の方法論と発見アルゴリズム，そしてテキストマイニング手法を，プロジェクトもしながら講義する．
到達目標
- 1．データマイニングの基礎知識，知識発見のプロセス，そして基本的な学習アルゴリズムを修得させる．
- 2．自然言語処理技術を生かすテキストマイニング処理手法および知識の制度評価技術を修得させる．
授業計画
- データマイニングの概要
- 知識発見のプロセス
- 決定木
- ルール学習
- ナイーブベイズ学習と相関ルール
- アンサンブル学習
- クラスタリング
- サポートベクトルマシン
- 最適相関ルールの発見アルゴリズム
- テキストマイニングとは
- テキストマイニングの自然言語処理
- テキストマイニングにおけるマイニング処理
- 感情・評価・態度の分析技術
- 知識の精度評価:誤差評価
- ビッグデータ
- 期末試験
教科書
AI・機械学習のためのデータ前処理 [入門編] = Introduction to Data Preprocessing in AI and Machine Learning : Pythonでゼロからはじめる／北研二, 西村良太, 松本和幸 著,北, 研二, 1957-,西村, 良太,松本, 和幸 1980-,：科学情報出版，2021, ISBN:9784904774984
キーワード
データマイニング, 知識発見, 自然言語処理, 発見アルゴリズム, 知識の精度評価
