大学で学んだ情報系科目の話 Part7　実験その3

こんにちは、これが387本目の記事となったすうじょうです。今日は久々にこのシリーズの続編です。ここでは、私が大学で学んだ専門の情報系の内容について簡単に説明します。今後、この内容についてさらに深堀りして、感想シリーズを書いたり、解説記事を書くかもしれません。本シリーズの範囲からは数学系の科目は除いています。前回の内容は以下の記事です。

また、今回は実験について話す記事の3回目です。前回実験について話したのは以下の記事です。

情報系の実験その3

今回紹介する情報系の実験は、化学系や物理系と異なり、実験室で科学実験をするといった内容ではなく、演習に近いです。では、紹介していきます。

トランプゲーム・大富豪プログラムの作成
機械学習の教師あり学習と教師なし学習
ナップサック問題のアルゴリズム

上におおまかにタイトルのみ書きましたが、その内容について、軽く説明をしていきます。といっても一部が専門用語の羅列になると思います。詳しく知りたい方は、ネットや書籍で調べてください。

まず、トランプゲーム・大富豪プログラムの作成では、C++を用いてトランプカードを扱えるようにしたうえで、それを用いた大富豪プログラムにおいて思考ルーチンを作成しました。

機械学習の教師あり学習と教師なし学習では、教師あり学習として分類問題をロジスティック回帰を用いて実装し、教師なし学習としてk-means法を用いてクラスタリングをしました。

最後に、ナップサック問題のアルゴリズムでは、ナップサック問題について貪欲法、分枝限定法、動的計画法という複数の手法で解くプログラムをC言語で作成しました。

今回はシリーズの7回目として、情報系の実験について書きました。今回は、いずれについてもプログラミングに関する演習でした。では。