科目番号
教室
登録人数
履修登録方法
対面/遠隔
抽選対象
対面授業
開講年度
期間
曜日時限
開講学部等
2016
後学期
木1
理工学研究科情報工学専攻
講義コード
科目名[英文名]
単位数
R0167200
データマイニング論
2
担当教員[ローマ字表記]
當間 愛晃
授業の形態
アクティブラーニング
授業内容と方法
＊特別プログラム（留学生向けプログラム）と同時開講のため、留学生受講時には英語になります。
データから再利用可能な知識を掘り起こす一連のプロセスについて学ぶと共に、応用について議論する。毎回2名程度受講者を発表担当者に割り当て、担当する文献について解説発表を行う。
調整により、最後の数週間を実技課題＋最終発表に変更する可能性がある。
URGCC学習教育目標
達成目標
・データマイニングの代表的なプロセスを説明することができる。
・最新事例を読み、各プロセスを説明することができる。
実技課題を導入する際には、下記目標を追加する。
・1つ以上のプロセスを、自身の身近な例に適用を試みる（設計する）ことができる。
・生データや結果観察を通し、プロセスを評価・考察することができる。
評価基準と評価方法
文献により割り当てられたトピックについて発表を行い議論する。発表は英語を標準とする。
発表(50%)、発表資料(20%)、質疑応答(30%)。
履修条件
統計学、プログラミング経験を有すること。
授業計画
第1回(10/6)： ガイダンス、書籍輪読調整
10/13: 出張のため休講
パート1: データマイニング概観
第2回(10/20)： データマイニングとは？（定義や例題から考えてみよう）
第3回(10/27)： 機械学習と統計処理、個人情報等の観点
第4回(11/3)： 入力（インスタンスと属性）と出力（知識表現）
第5回(11/10)： 基本的な考え方・アルゴリズム1
第6回(11/17)： 基本的な考え方・アルゴリズム2
第7回(11/24)： 信頼性のある実験・評価方法
12/1: 推薦入試のため休講
12/1: cancelled (day of entrance exam)
パート2: 応用事例に関する討論
第8回(12/8)： 事例読解1
第9回(12/15)： 事例読解2
第10回(12/22)： 事例読解3
パート2の続き or パート3: 実技課題（応用検討と実装）
第11回(1/5)： 事例読解4 or 検討およびグループ調整
第12回(1/12)： 事例読解5 or 演習1
第13回(1/19)： 事例読解6 or 演習2
第14回(1/26)： 事例読解7 or 演習3
第15回(2/2)： 事例読解8 or 成果報告
事前学習
参考書および関連事例に目を通すこと。
事後学習
参考書および関連事例に目を通すこと。
教科書にかかわる情報
教科書全体備考
教科書指定なし。
参考書にかかわる情報
参考書
書名
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Third Edition
ISBN
0123748569
備考
パート1では本書のパート1の輪読を行う予定です。
著者名
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Morgan Kaufmann
出版社
Morgan Kaufmann
出版年
2011
NCID
参考書全体備考
使用言語
日本語
メッセージ
＊特別プログラム（留学生向けプログラム）と同時開講のため、留学生受講時には英語になります。
パート2では以下学会における過去5年間におけるベストペーパーの輪読を想定している。ただしデータマイニングは幅広いテーマであることから、これ以外の学術論文であっても解説紹介をしても構わない。希望のある学生は相談すること。
・アプリケーション寄り
IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (IEEE/WIC/ACM WI)
ACM International Conference on Web Search and Data Mining (ACM WSDM)
ACM Special Interest Group on Information Retrieval (SIG-IR)
・理論・技術寄り
IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)
ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (ACM KDD)
オフィスアワー
場所: 工1-705
オフィスアワー: 毎週水曜日の2時限目を予定。
メールアドレス
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URL
http://ie.u-ryukyu.ac.jp/~tnal/2016/dm-theory/
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