データマイニング班の実験テキストは英語ドキュメントがメイン

先週は月曜日振替え授業だったので2週間ぶりの学生実験です。例によって質問しまくりな形式ですが、それに加えて今後の実験テキストはほぼ英語で用意。専門用語や専門的な定義は読めなくても良いですが、そうでもない所は比較的平易な英語だし。

毎週の中身はこんな感じで、毎週何かしら事例紹介を交えつつ、本題を少しずつ進めるようにしてみてます。2週目の中身はこんな感じです。

• 事例紹介: 「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール 「IkaLog」の裏側
• Python演習: [ 公式チュートリアル | 言語処理100本ノック | 補足 | ユニットテスト ]
• 実験テキスト: 機械学習概観 (定義, 専門用語, 問題設定例, 分類, 回帰, クラスタリング)

Python演習を大量に列挙してますが、どれでも良いから基本的な部分は抑えて「調べながらコード書けるようになろう」という方針で勉強してもらってます。初めてプログラミングする訳じゃないので独学メインで。

英語テキストは（専門的すぎる部分を除けば）比較的読みやすいのが多いと思うのですが、シンプルな単語＆構文でもなかなか読めない学生が多くて。例年の話ですが、やっぱり実際に読ませないと駄目ですね。

Mercurial忘れてる学生多いので、宿題で衝突解消までやるように指示して終了〜。