大学院
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最終更新日：2024年10月18日
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情報論的学習理論
情報論的学習理論
データに潜む構造的な知識を発見する手法を機械学習と呼ぶ。本講義では、機械学習アルゴリズムの設計と解析手法について、情報理論的な概念である「確率的コンプレキシティ」及び「記述長最小原理」を中心とする統一的視点から体系的に講義する。また、機械学習の応用としてデータマイニングの問題への適用について豊富な事例を示す。
時間割／共通科目コード
コース名
教員
学期
時限
4820-1026
GIF-MA6212L1
情報論的学習理論
山西 健司
火曜3限
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講義使用言語
日本語
単位
2
実務経験のある教員による授業科目
NO
他学部履修
可
開講所属
情報理工学系研究科
授業計画
1. 情報論的学習理論とは
2. 符号化、確率、学習
3. 確率的コンプレキシティ
4. モデル選択とMDL原理
5. 逐次符号化とオンライン学習
6. 潜在変数モデルの学習
7. 動的モデル選択
8. 高次元スパースモデルの学習
9. 学習と最適化アルゴリズム
10. アンサンブル学習(分散協調学習、ブースティング）
11．転移学習
12. データマイニングへの応用
（分類、クラスタリング、回帰、変化点検知、異常検知、トピック分析）
授業の方法
講義形式
成績評価方法
レポート
教科書
山西健司著：「情報論的学習理論」（共立出版社）2010
山西健司著：「情報論的学習とデータマイニング」（朝倉書店）2014
山西健司著：工学教程「知識の学習」（丸善出版）2017
山西健司著：「データマイニングによる異常検知」（共立出版社）2009
参考書
Jorma Rissanen: "Optimal Estimation of Parameters," (Cambridge) 2012
Nicolo Cesa-Bianchi, Gabor Lugosi: "Prediction, Learning, and Games," (Cambridge)2006.
Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David: "Understanding Machine Learning,"(Cambridge) 2014.
履修上の注意
統計、確率の基礎知識を前提とする。
その他
http://www.ibis.t.u-tokyo.ac.jp/
