授業の概要・目的

今日，文理の分野を問わず最先端の研究を進めていくには，大規模データの分析・管理技術が不可欠となって いる.本講義では，コンピュータで問題を解くために必要なモデル化やアルゴリズムと，その情報検索への応用， データの管理およびデータから有用な情報や知識を発見するマイニング技術，情報の分析結果の可視化とイン タラクション技術など，様々な分野で利用されているトピックを精選して講述する.特に，具体的な問題に対 して，それらの技術をどのように適用できるかを学ぶことで，技術の基本的な考え方を理解し，各自の分野に おいて，応用できるようになることを目標とする.

大規模データの分析・管理技術はあらゆる分野の研究に必要とされている.本授業では，それらの技術の仕組 みの基礎を理解するとともに，「情報分析・管理演習」と連携して，各自が具体的な問題に対して技術を実践で きるレベルに到達することを目標としている.

授業計画と内容

・ガイダンス(1 回)(担当 : 杉山)
講義全体の概要
・問題のモデル化と問題の解き方，情報検索(3 回)(担当 : 杉山)
コンピュータで問題を解くために必要となる，問題のモデル化と，問題の解き方，すなわち，アルゴリズ ムについて学ぶ.具体的には，まず，グラフを用いたモデル化，アルゴリズムとその戦略(計算量，近似， 動的計画など)，情報検索に用いられるランキング手法(PageRank や HITS など) の応用について講述する.さらに，情報科学の他分野への応用について学ぶ.
・データマイニング(5 回)(担当 : 増田)
データを分析して，有用な情報や知識を発見するための手法について講述する.具体的には，データマイ ニング技術(アソシエーションルール，クラスタリング，決定木，サポートベクターマシンなど)と，そ こで利用されている機械学習やベイズ推定の技術を学ぶ.
・データベース(2 回)(担当 : 杉山)
大規模な情報を管理するデータベース技術について講述する.
・情報検索(2 回)(担当 : 杉山)
大量の文書データから必要な情報を検索する技術について講述する.基礎的な検索モデル，索引技術やラ ンキング学習について学ぶことで，現状の検索システムがどのように動作しているのかを理解する.また， 検索システムの性能を定量的に評価する方法について理解を深めることにより，より良い検索システムを 選択・構築する方法を身につける.
・情報の可視化とオンライン評価(2 回)(担当 : 杉山)
分析結果などの情報の可視化，インタラクション技術，情報発信技術を取り上げる.

履修要件

「情報分析・管理演習」を，原則として受講すること.
各自のノート PC 等の持ち込みを前提としているが，貸出用の PC も用意している.