データマイニング

科目基礎情報

学校	大分工業高等専門学校	開講年度	2017
授業科目	データマイニング
科目番号	1487	科目区分	専門 / 選択
授業形態	授業	単位の種別と単位数	履修単位: 1
開設学科	情報工学科	対象学年	5
開設期	後期	週時間数	2
教科書/教材	教科書なし／Satnam Alag，「集合知イン・アクション」，SoftBank Creative　Ronan Feldman他，「テキストマイニングハンドブック」，東京電機大学出版局
担当教員	行天 啓二

到達目標

(1) データマイニングに用いる確率，情報理論，統計について理解し，それを説明できる．(小テスト，定期試験)
(2) データマイニングの基礎的な手法について理解し，それを説明できる．(小テスト，定期試験)
(3) 教師あり学習および教師なし学習によるデータマイニングについて理解し，それを説明できる．(小テスト，定期試験)
(4) テキストマイニングの概念および各種手法について理解し，それを説明できる．(小テスト，定期試験)

ルーブリック

	理想的な到達レベルの目安	標準的な到達レベルの目安	未到達レベルの目安
	データマイニングに用いる確率，情報理論，統計について理解し，数式に基づいて説明することができる。	データマイニングに用いる確率，情報理論，統計の基礎について理解し，数式に基づいた手順の意味を説明することができる。	データマイニングに用いる確率，情報理論，統計の基礎について理解できない。
	データマイニングの基礎的な手法について理解し，与えられたデータに対して解析方法を提示することができる。	データマイニングの基礎的な手法の基礎について理解し，与えられたデータに対する解析方法を説明することができる。	データマイニングの基礎的な手法の基礎について理解できない。
	教師あり学習および教師なし学習によるデータマイニングについて理解し，各学習方法についてデータの処理手順を説明することができる。	教師あり学習および教師なし学習によるデータマイニングについて理解し，各学習方法の基本的概念を説明することができる。	教師あり学習および教師なし学習によるデータマイニングについて理解できない。
	テキストマイニングの概念および各種手法について理解し，各手法についてデータの処理手順を説明することができる。	テキストマイニングの概念および各種手法について理解し，各手法の基本的概念を説明することができる。	テキストマイニングの概念および各種手法について理解できない。

学科の到達目標項目との関係

(分野別要件(工学(融合複合・新領域))基礎工学の知識･能力 JABEE基準2.1(1)

情報技術、専門工学の基礎を身につける 大分高専学習教育目標(B2)

教育方法等

概要:

データマイニングとは，データの中から有用な情報を効率的に見つけるための技術の総称である．本講義では，はじめに，データマイニングに用いられる確率や，情報理論の基礎について学習し，データマイニングの基本的な手法を学習する．

授業の進め方・方法:

達成目標の(1)～(4)について，定期試験，小テストで評価する．
総合評価 = 定期試験 * 0.7 + 小テスト * 0.3
再試験は実施しない．

注意点:

確率，情報理論，線形代数の復習をすること．

授業計画

		週	授業内容	週ごとの到達目標
後期
	3rdQ
		1週	データマイニングの概要	データマイニングの基本的な考え方を理解できる
		2週	教師あり学習，教師なし学習	教師あり学習，教師なし学習の違いを理解できる
		3週	分布，頻出，相関	分布，頻出，相関に関するデータ解析方法について，数式に基づいて説明することができる
		4週	決定木	決定木の概念を理解し，決定木を用いてデータを解析することができる
		5週	ベイジアンアルゴリズム	ベイジアンアルゴリズムについて，数式に基づいて説明することができる
		6週	回帰	回帰について，数式に基いて説明することができる
		7週	隠れマルコフモデル	隠れマルコフモデルについて，その概念を理解し，各パラメータの意味や学習アルゴリズムについて説明することができる
		8週	後期中間試験
	4thQ
		9週	後期中間試験の解答と解説	分からなかった部分を把握し，理解できる。
		10週	最近傍決定則	最近傍決定則の概念を理解し，処理手順を説明することができる。
		11週	K-means法	K-means法の概念を理解し，処理手順を説明することができる。
		12週	サポートベクトルマシン	サポートベクトルマシンの概念を理解し，処理手順を説明することができる。
		13週	テキストマイニングの概要，背景知識	テキストマイニングの概要を理解し，背景知識の内容およびその必要性について理解できる
		14週	テキスト分類	テキスト分類の概念を理解し，各手法について説明できる
		15週	後期期末試験
		16週	後期期末試験の解答と解説	分からなかった部分を把握し，理解できる。

評価割合

	試験	小テスト	合計
総合評価割合	70	30	100
基礎的能力	20	15	35
専門的能力	50	15	65
分野横断的能力	0	0	0