離散構造データからの機械学習 離散構造データからの機械学習 [山本 章博教授 研究室]
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前半では離散データに対するデータマイニングに関して、特にデータ構造の素性に注目し、数理的背景と基本的なアルゴリズムを理解します。後半では最適化問題を解くための代表的手法である汎用ソルバ(SATソルバ、MIPソルバ)を利用した問題解決法の習得を目指します。
 
山本 章博
京都大学大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 教授
山本 章博
山本 章博
前提知識 Python等のオブジェクト指向言語でのプログラミング経験、大学初等の離散数学(集合論、ブール代数、グラフ理論)の知識
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12月10日(木)
9:30~ 講義 頻出パターンマイニング
 
11:00~ 講義 飽和アイテム集合マイニング
 
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 NISOLシステムの紹介と準備
 
15:00~ 演習 アイテム集合マイニング
 
16:00~ 講義 知識発見は人工知能か? 機械学習は人工知能か?
 
18:00~ 懇親会
 
12月11日(金)
9:30~ 講義 文字列間の距離と知識発見
編集距離、動的計画法、LCS
11:00~ 講義 木構造データ間の距離と知識発見
Thaiマッピング、ボトムアップ距離、トップダウン距離
12:30~ 休 憩
13:30~ 講義 文字列・木構造データ間の距離と知識発見
 
15:00~ 講義 離散データ間の距離と数学基礎論・代数学
 
16:00~ 講義 頻出パターンマイニングと情報幾何
 
 
12月24日(木)
9:30~ 講義 充足可能性問題(SAT)の基礎
SATの歴史,基礎,ブール代数
11:00~ 講義 SATソルバと定式化
CNF変換,SAT定式化方法
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 SATを用いた問題解決
Python + Minisatを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する
 
12月25日(金)
9:30~ 講義 混合整数計画法(MIP)の基礎
線形/整数計画法
11:00~ 講義 MIPソルバと定式化
線形/整数計画法定式化入門
12:30~ 休 憩
13:30~ 演習 MIPを用いた問題解決
Python + MIPソルバを用いた組合せ最適化問題やパズルを解くためのアルゴリズムを実装する
18:00~ 懇親会
 
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