データマイニング

授業科目名 （英文名） データマイニング （社会情報・専門 科目） (Data Mining) 科目区分 対象学生 ※ 単位数 2.00 開講年次・ 学期 2年次・後期 担当教員 湯本 高行 所属 社会情報科学部 ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所 ※ 連絡先 ※ 講義目的及び到達目標 講義目的 大量のデータから有用な知識を発掘(mining)する手法であるデータマイニングの代表 的な手法（クラス分類、回帰分析、クラスタリング、頻出パターン発見）を理解し、 実際に利用できるようになることを目的とする。 到達目標 ・データマイニングの代表的な手法の概要とそのアルゴリズムを理解している。 ・実データに対して適切な手法を用いて分析を行うことができる。 講義内容・授業計画 講義内容 データマイニングの基本的な考え方、代表的手法（クラス分類、回帰分析、クラスタ リング、頻出パターン発見）を概説するとともに、応用事例についても紹介する。 授業計画データマイニングの概要相関ルール重回帰クラスタリング(k-means)，評価次 元削減法階層的クラスタリング，DBSCANkNN決定木SVMスケーリング分類の評価テキ ストマイニングロジスティック回帰ナイーブベイズニューラルネットワーク テキスト 荒木雅弘: フリーソフトではじめる機械学習入門 第２版, 森北出版 (2018) 参考文献 成績評価の基準・方法 レポート等40%、定期試験60%で評価する。 履修上の注意・履修要件 人工知能、データ分析演習、プログラミングIIの各科目の内容を十分に理解しているこ とを前提とする。講義資料の一部はipynbファイルなのでノートPCを持参すること。 ≪新型コロナウィルス感染症に伴う特例措置に基づく遠隔授業≫ ・当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、履修者人数によっては、 新型コロナウィルス感染症対策として、履修者を複数の教室に分けて教室間をオンラ インで繋ぐ方法や、対面授業と自宅でのオンライン授業を隔週実施する方法とする場 合があり、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境(PC・タブレット等の 端末やWi-Fi環境)が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定 ・連絡します。 実践的教育 該当しない。 備考