サポートベクターマシンの基礎と効果的な活用法

〜 パターン識別と機械学習、観測空間上および特徴空間上でのサポートベクターマシン(SVM)の基礎と応用例 〜

サポートベクターマシンの実務への応用ポイントが修得できる講座

サポートベクターマシンの長所と短所を理解して、実業務や製品開発に効果的に応用しよう! 

講師の言葉

 サポートベクターマシンが世界的に注目されてから20年が経とうとしています。様々な国でサポートベクターマシンを利用した様々なアプリケーションが研究開発され、実用化されてきました。ただし、日本では研究としてサポートベクターマシンが利用される場合は多かったものの、なかなか実用化までには至りませんでした。
 本セミナーでは、現場で起きている課題を有する実務者や研究開発者を対象に、サポートベクターマシンの基礎を、微分の知識があれば理解できるようにできるだけ簡単に紹介し、サポートベクターマシンの実務への利用の判断ができるようになることを目的としています。

セミナー詳細

開催日時
  • 2016年11月22日(火) 10:30 ~ 17:30
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 ・様々な企業の現場で課題を抱える実務者および研究開発者の方 ・システム、データ分析、設備保全、医療情報、バイオ他関連企業の方
予備知識 ・微分の知識。可能であれば最適化手法の基礎を知っている方が理解しやすくなります
修得知識 ・サポートベクターマシンを使用してよいかどうかの判断が可能となります。また、抱えている課題を解決できるヒントを提供します
プログラム

1.パターン識別の概要
 (1).パターン識別と多変量解析
     a.線形判別分析再考
     b.ロジスティック回帰再考
 (2).パターン識別と機械学習
     a.ニューラルネットワークの基礎(その長所と短所)
     b.RBFネットワークっての基礎(その長所と短所)
     c.サポートベクターマシン(SVM)の長所と短所

2.観測空間上でのサポートベクターマシンの基礎
 (1).観測空間上でのサポートベクターマシンの学習
 (2).観測空間上でのサポートベクターマシンの簡単な定式化
 (3).サポートベクターマシンにおけるマージン
 (4).データに誤りがある場合のサポートベクターマシン

3.特徴空間上でのサポートベクターマシンの基礎
 (1).特徴空間上でのサポートベクターマシンの学習
 (2).特徴空間上でのサポートベクターマシンの簡単な定式化
 (3).サポートベクターマシンにおけるカーネルトリック

4. 1クラス(正常(○)データしかない場合の)サポートベクターマシンの基礎
 (1).1クラスサポートベクターマシン
 (2).もう一つの1クラスサポートベクターマシンSupport Vector Data Description

5. サポートベクターマシンの活用と応用例
 (1).さび画像とサポートベクターマシンを用いた設備診断事例
 (2).電流値、電圧値、ガス分析データなどの計測データとサポートベクターマシンを用いた事例
 (3).正常運転データのみとサポートベクターマシンを用いた設備異常予兆発見支援への適用事例

キーワード サポートベクターマシン パターン識別 多変量解析 機械学習 Support Vector Data Description SVM
タグ データ解析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000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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