ビッグデータ解析のための機械学習が注目を集めています。機械学習の基本原理とその使い方、及び講師が研究を進めている機械学習の自己改善・自己進化とは何かについて説明します。

1. 機械学習の基礎
   • SVM、Random Forestなど一般的な機械学習アルゴリズムについて、初心者でも理解しやすいよう、解説します。
2. 機械学習演習
   • LibSVM, Wekaなど幾つかのライブラリを用いて、実際にどのように機械学習を行っていくか演習・デモを行います。
3. 機械学習の確信度判定
   • 機械学習の確信度とは何か、どうやって確信度を計算するか、確信度をどのように生かすか、などについて解説します。
4. 機械学習の自己進化、自動最適化
   • 複雑な機械学習のパラメータをどのように最適化するか、またそれを応用した機械学習の自己進化とか何か、について解説します。