サポートベクトルマシンの基礎と適切なパラメータチューニング ~1人1台PC実習付~

~ SVMを用いたパターン認識の方法、多クラスシステムの具体的構築法、学習とモデル選択、特徴抽出と特徴選択 ~

・SVMを用いたパターン認識と多クラスシステムの具体的構築法を学び、システム開発へ応用するための講座
・SVMに基づいた特徴抽出や十分な認識能力を発揮するための適切なモデル選択方法を修得し、製品開発へ応用しよう! 
・イメージしやすいように簡易モデルを可視化して分かりやすく解説いたします

*PCは弊社でご用意いたします

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う。SVMではモデル選択(パラメータチューニング)を適切に行わないと十分な認識能力を発揮できないので、特にモデル選択の方法の説明と実習に力点を置く。

本講座の申込み受付は終了しました

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年01月20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 ・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
プログラム

1.ニューラルネットとサポートベクトルマシン 
  (1).パターン認識とは
  (2).パターン認識における学習法とは
     ・データから知識の抽出
  (3).ニューラルネット、ファジィシステム、SVM
  (4).ニューラルネットとSVMとの違い

2.2クラスSVM
  (1).SVMのアーキテクチャ
  (2).ハードマージンSVM
  (3).ソフトマージンSVM
  (4).SVMの双対問題
  (5).カーネルトリック
  (6).L1、L2 SVMの違い
    a.ヘッセ行列
    b.非一意な解
    c.性能比較

3.多クラスSVMへの拡張
  (1).1対他SVM
    a.連続SVM
    b.ファジィSVM
    c.決定木SVM
    d.性能比較
  (2).ペアワイズSVM
  (3).ECOC SVM
  (4).同時定式化SVM

4.マルチラベルSVMへの拡張
  (1).マルチラベルパターン認識とは
  (2).1対他SVMによる分類不能領域、未定義マルチラベルの発生
  (3).ファジィSVMによる分類不能領域、未定義マルチラベルの解消
  (4).性能比較

5.SVMの変形
  (1).最小二乗SVM
  (2).線形計画SVM

6.学習とモデル選択
  (1).入力とカーネルの正規化
  (2).学習法
     ・SMOによる学習法
  (3).モデル選択
     ・汎化能力の推定
     ・パターン認識器の学習と評価
  (4).モデル選択の実習

7.特徴抽出と特徴選択
  (1).特徴抽出と特徴選択との違い
  (2).特徴抽出法
  (3).特徴選択法
  (4).特徴選択の実習

8.最近の話題
  (1). SVMモデルの拡張
  (2).融合方式の開発他
  (3).多重カーネルによる汎化能力の向上
  (4).専用のカーネルの開発
  (5).半教師あり学習法

9.付録
  (1).1クラスSVM
  (2).ツインSVM (TSVM)
  (3).ラージマージン分布マシン (LDM)
  (4).最小複雑度マシン(MCM)

キーワード SVM サポートベクトルマシン ニューラルネット ファジィシステム カーネルトリック 分類不能領域 マルチラベルパターン認識 未定義マルチラベル カーネル モデル選択 特徴抽出 ラージマージン分布マシン 最小複雑度マシン
タグ 統計・データ解析ソフト管理ソフト教育データ解析統計・データデータ分析
受講料 一般 (1名):51,700円(税込)
同時複数申込の場合(1名):46,200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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