機械学習におけるパターン認識手法の基礎と特徴抽出への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>

~ 基本的なパターン認識処理、線形識別手法と応用、識別面のマージン最大化とサポート・ベクトル・マシン、非線形識別手法とカーネル法、代表的な画像特徴 ~

・ベイズ推定と、データの判別を容易にするための特徴抽出手法を修得し、精度の高い画像処理システムに応用するための講座

・深層学習より軽く、計算量が少なくて済む線形識別手法を学び、高い性能を実現できるシステム開発へ応用しよう!

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講師の言葉

 深層学習ライブラリの普及により、多くの課題が、データを揃えるだけで何らかの結果を導くことができる end-to-end 処理が一般化しています。
 一方で、データ数が不足しているため深層学習が適用できない、あるいは、どういうデータを採ればよいのかわからないという事例があり、また、実際にライブラリに適用してみたところ、ベンチマークセットではよい性能が出ても、実際のデータでは性能が出ないという事例も出てきています。
 そのため、実データがどのような素性であるか(どのような分布となっているか)、また、何を手掛かり(特徴)に判断を行えばよいかを見直す必要性が、再び注目されています。
 本セミナーでは、統計的パターン認識の原点に戻り、データの類似性、データの確率分布に基づく推定手法(ベイズ推定)と、データの判別を容易にするための特徴抽出手法について紹介し、現在のAI技術(主に、深層学習)が、何を基準として判断を行っているかをしめします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2022年09月14日(水) 10:30 ~ 17:30
開催場所 オンラインセミナー
カテゴリー オンラインセミナーソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・現在のAI技術の基盤となる手法について知りたい方
・AIライブラリ(深層学習ライブラリ)を適用してみたが、イマイチ上手くいっていないと感じている方
・AI技術を取り入れたいが、何が必要なのか知りたい方
・システム、ソフト、画像処理関連の技術者の方
予備知識 ・線形代数、確率の知識があれば望ましいが、必須ではない
・とは言うものの、数式で表現する内容も多いので、それに着いてこられる素養があることが望ましい
修得知識 ・AI技術(深層学習:データに基づくパターン認識技術)の基盤となる手法についての知識が得られる
・深層学習よりも軽い(計算量が少なくて済む)線形識別手法を理解できる
プログラム

1.人工知能技術とパターン認識
  ・人工知能技術の大まかな歴史

2.パターンの表現と距離尺度/類似度
  (1).距離尺度
  (2).距離と類似度(非類似度)

3.基本的なパターン認識処理:最近傍法
  (1).最近傍法
  (2).k-NN (k-Nearest Neighbor)

4.確率分布
  (1).ベイズ推定
  (2).事後確率による識別
  (3).最尤法(多変量正規分布の場合)
  (4).最尤法(2クラス識別問題)

5.識別問題の例
  (1).パターン認識の簡単な例
  (2).教師あり学習

6.線形識別手法
  (1).ベイズ推定から線形識別手法へ
  (2).線形判別関数

7.識別面のマージン最大化とサポート・ベクトル・マシン
  (1).正しく識別できる場合の損失関数は?
  (2).線形分離可能の場合の最適な識別面
  (3).マージン最大化(評価関数)
  (4).サポート・ベクトル・マシン(SVM)

8.非線形識別手法とカーネル法
  (1).非線形識別手法
  (2).高次元化による非線形識別:カーネル法

9.代表的な画像特徴
  (1).輝度特徴から輝度勾配特徴
  (2).共起特徴
  (3).動画特徴

10.線形識別の応用例:顔画像認識(笑顔度)の検出
  (1).笑顔度の検出
  (2).事後確率から笑顔度へ
  (3).笑顔度推定器のデモ

11.深層学習技術
  (1).特徴抽出器としてのCNN
  (2).判別機としての全結合層
  (3).敵対的生成ネットワーク
  (4).Transformer、 Comformer

キーワード パターン 距離尺度/類似度 最近傍法 k-NN ベイズ推定 最尤法 識別問題 教師あり学習 線形識別 サポート・ベクトル・マシン マージン最大化 非線形識別手法 カーネル法 画像特徴 共起特徴 動画特徴 笑顔度 深層学習 CNN
タグ AI・機械学習データ解析画像画像処理ITサービス
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
オンラインセミナー
本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日