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シラバス

GC23401

パターン認識 Pattern Recognition

標準履修年次: 3・4年専門基礎・選択 ・2 単位
秋学期AB  月曜日  3・4時限  7A106
担当教員: 乾 孝司

概要

パターン認識の考え方について,基礎的概念および具体的なアルゴリズムを説明する.また,パターン認識のテキスト処理への応用についても簡単に解説する.

学習・教育目標

  1. パターン認識系の構成(前処理,特徴抽出,識別)を理解する.
  2. パターン認識の数理的な基礎,各種アルゴリズムを理解する.
  3. テキスト処理への応用を通してパターン認識の適用法を理解する.

授業計画

講義内容
第1週 パターン認識の概要,最近傍法
第2〜3週 パーセプトロン
第4〜5週 統計的決定によるパターン識別(ベイズの決定則)
第6週 特徴空間の変換(KL展開,主成分分析)
第7週 クラスタリング
第8週 認識系の検証・評価
第9〜10週 テキスト処理への応用

教材・参考書等

教科書:「わかりやすいパターン認識」石井健一郎 他著,オーム社
参考書:「はじめてのパターン認識」平井有三 著,森北出版
参考書:「続・わかりやすいパターン認識 教師なし学習入門」石井健一郎 他著,オーム社
参考書:「言語処理のための機械学習入門」高村大也 著,コロナ社

成績評価

出席状況,小テスト,期末試験により総合的に評価する.      

授業外の学習内容・方法

教科書や配付資料を用いて授業内容を必ず復習すること.

予備知識・前提条件

線形代数,解析,確率と統計の確かな理解を前提とする.      

教員連絡先・オフィスアワー

教員一覧ページ を参照。