- ベンチャー体験工房4
- データマイニングとディープラーニングによるウェブドキュメント解釈
- テキストマイニング、TFIDF、NLTK、機械学習、ディープラーニングの各手法、Word Embeddingの手法などを学ぶ。その後、この記述を利用して、文書分類(ウェブ文書、Twitterなどソーシャルメディアのデータ)システムの構築と性能改良のプロジェクトを実施する。シラバス詳細
2022年4月
4月11日
授業内容:研究室でも必要になる機械学習の知識を実際に先生から教えて頂けるのは私にとってとても良い機会です。先生との距離が近く、すぐに質問もできて、とても楽しいです。
4月18日
授業内容:機械学習の理論の基礎について初めて学びましたが、身近で使われている手法についても理解できて面白かったです。ベンチャー体験工房を通して、実装までできるように頑張りたいです。
4月25日
授業内容:機械学習の基礎(データマイニングを含む)を講義だけでなく、実装も通して学べることがとても楽しいです。これから、講義だけでなく、質問なども通して深く学んでいきたいです。
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2022年5月
5月9日
授業内容:講義だけでなく、演習で実際に TF-IDF や SVM を実装したことで、よりそれらを深く理解することができて、とても楽しいです。
5月16日
授業内容:授業を重ねるごとに NLP について深く理解することができ、これからの個人の勉強や研究に活かしていきたいです。
5月23日
授業内容:わからないことがあれば、すぐに質問ができて、考えながらTF-IDF を実装することができたので、とても勉強になるとともに楽しかったです。
2022年6月
6月13日
授業内容:Precision や Recall の違いを知ることができて、とても勉強になりました。分類をうまく評価することの重要性を学ぶことができました。
6月20日
授業内容:Term project が始まり、自分で実装していくので、今まで習ったことを活用していきたいです。また、少ずつ自然言語処理をわかってきて楽しいです。
6月27日
授業内容:Term project が始まり、わからないことあった場合、先生やSAの方にすぐ聞けるため、スムーズに作業が進み、楽しいです。
2022年7月
7月4日
授業内容:少し早いですが、 Term project を終えることができました。 コードを理解したり、機能を追加したり苦戦しましたが、達成できたのでよかったです。
7月11日
授業内容:Term project が早めに終わったため、アドバンスな内容に取り掛かることができました。残りあと少しですが、頑張りたいと思います。
7月25日
授業内容:アドバンスな内容は少し大変ですが、質問しながら進めることができて、楽しいです。コードをしっかり理解して、終えることができるように頑張りたいと思います。
2022年11月
11月2日
授業内容:TF-IDFを応用したCosine Similarityについて学びました。だんだんと専門的な部分の話に入ります。
11月7日
授業内容:実際にCosine Similarityの実装を行いました。一からの実装のため、少し難航しているようです。
11月14日
授業内容:Cosine Similarityの実装の続きです。質問など活発に行われ、全員が実装を完遂することができました。
11月21日
授業内容:Web上の文章の抽出方法と単語の分類の仕方について学びました。今後、研究にも応用できる技術です。
2022年12月
12月12日
授業内容:SVM(Support Vector Machine)について学びました。 その後、SVM-Light を使用して、実際にSVM を実行しました。
12月19日
授業内容:分類の指標となる概念Precision とRecall について学びました。次回からはいよいよTerm Project を進めていきます。