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授業概要
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実世界データを扱う上で必要となる事項について学修する。データ倫理、プライバシ保護、データ前処理、クレンジング、データエラー検出、正解データラベリング、データ量と計算量、過学習などを対象とする。
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到達目標
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実世界データを扱うために必要な基本的な技術を習得する。
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授業計画と
準備学習
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以下のトピックについて扱う
・データ倫理
・プライバシ保護
・データ前処理
・データクレンジング
・データエラー検出
・正解データラベリング
・データ量と計算量
・過学習
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授業の特色
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学生のアク
ティブ・ラー
ニングを
促す取組
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使用言語
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TA,SA配置
予定
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基盤的能力
専門的能力
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授業時間外
の学習
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成績評価
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到達度評価
方法
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レポートおよび講義ごとの進捗レポートや小テストなどにより評価する
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テキスト
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テキスト
(詳細)
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参考文献
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参考文献
(詳細)
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備考
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