サポートベクターマシンの基礎と効果的な応用・事例

〜 パターン識別と機械学習、現実問題に適用するパターン識別性能の一般的な評価手順、設備異常予兆発見への応用 〜

・サポートベクターマシンの実務への利用の判断基準と実際に適用する際の性能評価などの留意点が修得できる講座

・少ないデータでも実効可能なサポートベクターマシンの特徴を効果的に活かし、製品開発へ応用しよう! 

・実例を通して難解な内容を分かりやすく解説いたします

講師の言葉

 Deep Learningが最近注目を集めていますが、Deep Learningを利用するにはなかなか現実の現場では収集できないような膨大な量の学習データが必要です。
 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、少ないデータでも実効可能な性能を示している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、できるだけやさしく紹介し、実務へのサポートベクターマシン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。また、実際にサポートベクターマシンを適用する際の性能評価などの留意点について理解してもらいます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2017年05月22日(月) 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 ・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 ・様々な企業の現場でデータ分析の課題を抱える実務者および研究開発者の方
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 ・機械学習によるパターン識別を現実問題に適用する際の一般的な評価手順 ・抱えている課題を解決できるヒントを提供いたします
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.RB.F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).データに謝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).Support Vec.tor Da.ta. Desc.ription 1クラスサポートベクターマシン
  (2).1クラスサポートベクターマシンとSupport Vec.tor Da.ta. Desc.riptionの比較

5.サポートベクターマシンの応用例
  (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 観測空間 特徴空間 カーネルトリック 設備異常予兆発見
タグ 実験計画・多変量解析シミュレーション・解析データ解析医療機器計測器設備
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 小田急第一生命ビル(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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