Pythonによる機械学習・パターン認識とディープラーニングへの応用

本セミナーでは、Pythonによるパターン認識・機械学習の基礎及び、プログラムによる実装方法について解説します。SVMやRandom Forestなどのこれまで広く利用されてきたクラス分類法に加え、近年ではDeep Learningが広く注目されています。 　本セミナーでは、パターン認識とは何かを理解した上で、Pythonを用いて様々なクラス分類器が簡単に利用できることを知り、それらを使いこなせるようになることを目的としています。

1. はじめに
   1. パターン認識・機械学習とは
   2. パターン認識の例
   3. パターン認識の基礎
2. Pythonの概要
   1. Pythonとは
   2. Pythonの利用環境
   3. 基礎となるPythonライブラリ
3. Pythonでの機械学習
   1. scikit – learnを用いた機械学習の枠組み
   2. 特徴量の読み込みと分類
   3. 各種クラス分類手法の切り替え
   4. 各種クラス分類手法の比較
4. Deep Learningの利用
   1. クラス分類器としてのDeep Learning
   2. 特徴抽出を含めたDeep Learning
5. まとめ
• 質疑応答