学生による講義紹介

講義の目的

コンピュータに対象のものを当てさせる方法を学ぶ

講義の内容

この講義では、コンピュータに対象のものを当てさせる方法を学びました。例えば、図1のような画像を見たとき人間ならば5と即答できますが、なんの知識もないコンピュータは答えることができません。しかし、1から9の手書き数字画像を大量に与えて学習させると、「５」を「５」だと正解するようになります。これは5という数字の形の特徴をコンピュータが学んだからです。数字以外にも顔のデータを与えて学習させれば、画像中から顔だけ検出し、それが誰なのか個人認識することも可能になります。他にも色、文書、音声などのデータの特徴も捉えることでき、応用できる分野は多岐にわたっています。講義ではコンピュータに学習させる方法とともにどのような数学に基づいているか学びました。この講義で学んだことは別講義「パターン認識と機械学習演習」で実際にコードを動かすことで頭に定着させることができました。パターン認識と機械学習は4年生から始まる研究テーマの一つなので履修をおすすめします。

図１：手書き数字の画像

図２：データの識別例

講義を受けてみての感想

講義名を見て難しそうだと思っていましたが、専門用語をかみ砕いて説明してくださったので、苦手意識を持つことなく学ぶことができました。3年生までに学んだことを利用する部分も多く、これまでの知識を応用できるので面白かったです。

教科書・教材・参考書

参考書：
・Documentation of scikit-learn （https://scikit-learn.org/stable/documentation.html）.後藤正幸，小林学， S.J.D.Prince: Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012.
・G.James, et.al: An Introduction to Statistical Learning – with Applications in R,Springer, 2013.
・T.Hastie他著，杉山将他監訳，「統計的学習の基礎―データマイニング・推論・予測―」，共立出版，2014．
・Bishop著，元田他監訳，「パターン認識と機械学習」，丸善出版，2007（上巻）・2008（下巻）．
・「入門 パターン認識と機械学習」，コロナ社，2014．