==== データマイニング 2019 ====

  * 2019.04.10 http://bit.ly/UECDM2019TEXTJP テキストの翻訳本へのリンク
  * 2019.04.10 http://bit.ly/UECDM2019TEXT テキストに使用する書籍へのリンク
  * 2019.04.01 http://bit.ly/UECDM2019 講義の連絡ページへのリンク

=== この科目について 2019.04.11 ===

この科目は国際科目Ⅱに分類されています。資料や板書はすべて英語で用意することが要求されていて、口頭説明は日本語で行うことが許されています。昨年までは、買う前に中身に目を通せて、有用と感じたら書籍や電子書籍を購入してもらえる、そして講義用のスライドも公開されている[[https://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/|Introduction to Statistical Learning]]を教科書に用いてきました。
教科書を選定するにあたり、書籍の電子データやスライドが公開されていることは特に必須ではありませんが、今年からも[[http://www.deeplearningbook.org|Deep Learning]]を教科書に用いることにしました。既に[[https://asciidwango.jp/post/171302668055/深層学習|翻訳も出版され]]ていて、珍しく原著よりも低価格なので、英語の資料を用いても、受講生にとっての敷居は高くないように思います。

なお、口頭説明を英語で行うことも推奨されている気がしますが、大半の受講者が日本人で、私も日本生まれで日本育ちの日本人のため、要求されない限り、互いのコミュニケーションは日本語の方が望ましい気がします。

ところで今年からは深層学習を扱いますが、この講義では実践は特に意識しません。実践を重視されたい方は、次の２科目を合わせて履修することをお勧めします。

  * 知的学習システム (庄野先生, 前期月曜1限)
  * 画像認識システム特論 (柳井先生, 後期月曜5限)

統計学やデータマイニングに関係のある次の科目の履修もお勧めしています。

  * ベイズ的人工知能特論 (植野先生, 前期月曜4限, I専攻)
  * 統計的機械学習特論 (川野先生, 後期金曜2限, I専攻)
  * 数理統計学基礎 (天野先生, 後期火曜2限)