〜 サポートベクトルマシンの応用展開とパターン認識における特徴抽出・選択法および最新技術 〜
・初学者には難解であるサポートベクトルマシン（SVM）を分かりやすく解説する講座
・実習によりサポートベクトルマシンの基礎をマスターし、実務にて活用するための特別講座！
サポートベクトルマシン(SVM)の基礎とパターン認識への応用 〜１人１台PC実習付〜
講師の言葉
サポートベクトルマシン(SVM)は、広い応用分野にわたり高い認識能力を実現できるパターン認識器として、近年注目を集めており、全世界で理論開発と応用展開が進められている。しかしながら、SVMは統計的学習理論に基づいているため、初心者にとって難解で、なかなか応用展開が進まないというのが現状である。
本セミナーでは、SVMのパターン認識への応用の観点から、SVMをわかりやすく解説するとともに、与えられた応用に対してSVMをどのように適用するかを明らかにする。SVMは2クラス問題で定義されているために、いろいろな多クラスSVMが提案されている。その中で代表的な多クラスSVMを説明し、どれを使うべきかの指針を与える。また、多クラス問題で生じる分類不能領域を解消する方法も合わせて述べる。
パターン認識においては、どのような入力（特徴量）を選ぶかは重要な問題であり、SVMに基づいた特徴抽出・選択法についても述べる。また、理解を深めるために、パソコンによるSVMの学習、特徴選択の実習も行なう。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 | ・SVMを用いたシステム開発を考えている技術者・研究者 ・パターン認識技術の一つとしてSVMの技術を習得したい技術者・研究者 ・パターン認識技術の最前線の技術を習得したい技術者・研究者 |
| 予備知識 | ・線形代数および最適化の基礎知識があることが望ましい |
| 修得知識 | ・SVMを用いたパターン認識の方法 ・SVMを用いた多クラスシステムの具体的構築法 ・SVMを中心としたカーネル法の現状 ※PCは弊社にてご用意致します |
| プログラム |
１. パターン認識の基礎 ２. 2クラスSVM ３. 多クラスSVMへの拡張 ４. マルチラベルSVMへの拡張 ５. SVMの変形 ６. 学習とモデル選択 ７. 特徴抽出と特徴選択 ８. 最近の話題 |
| キーワード | パターン認識 ニューラルネット ファジィシステム SVM サポートベクトルマシン サポートベクターマシン カーネル学習法 多クラスSVM マルチラベルSVM 特徴抽出 特徴選択 |
| タグ | 画像認識 |
| 受講料 |
一般 (1名)：50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：45,100円(税込) |
| 会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿２－７－１ 新宿第一生命ビルディング（２２階）- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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