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サポートベクターマシンの基礎と異常診断・異常予兆発見への活用

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セミナー概要

略称
サポートベクターマシン
セミナーNo.
191169  
開催日時
2019年11月22日(金)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
商工情報センター(カメリアプラザ) 9F 研修室
価格
非会員: 55,000円(税込)
会員: 49,500円(税込)
学生: 11,000円(税込)
価格関連備考
会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ★1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
■会員登録とは? ⇒ よくある質問
■学校関係者価格は、企業に在籍されている研究員の方には適用されません。
 また、当日学生証をご持参ください。

※2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず消費税が10%になります。
備考
昼食・資料付き

講座の内容

受講対象・レベル
・微分,最適化のちょっとした知識のある以下の方が対象
・様々な企業の現場で課題を抱える実務者
・企業などの研究開発者
・企業のトップに近い,システム開発の判断ができる方
・医療現場の医療情報データの利活用を考えている方
必要な予備知識
基礎的な微分,最適化の知識
習得できる知識
・サポートベクターマシンの基礎知識
・サポートベクターマシンの適用ノウハウ
・パターン認識技術の現状
・機械学習適用における重要なポイント
趣旨
 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,少ないデータでも有効な機械学習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きるだけ簡単に紹介し,実務へのサポートベクターマシン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。
プログラム
1.パターン認識の概要
 1-1 パターン認識とは
 1-2 パターン認識で何ができるのか?
 1-3 多変量解析に基づくパターン認識の手法
  (1) マハラノビス距離
  (2) 線形判別分析
 1-4 機械学習に基づくパターン認識の手法
  (1) k-近傍法
  (2) ニューラルネットワーク
  (3) RBFネットワーク
  (4) サポートベクターマシン(SVM)

2.サポートベクターマシンの基礎
 2-1 線形SVM
  (1) 線形SVMとは
  (2) 簡単な定式化
  (3) ハードマージン
  (4) データに誤りがある場合のサポートベクターマシン
  (5) ソフトマージン
 2-2 非線形SVM
  (1) 非線形SVMとは
  (2) 簡単な定式化
  (3) カーネル関数
  (4) カーネルトリック

3.1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
 3-1 Support Vector Data Description
 3-2 One-Class Support Vector Machine

4.サポートベクターマシンの適用例
 4-1 さび画像へのパターン認識適用による劣化度判定と設備診断事例紹介
 4-2 非侵入型モニタリングシステムの事例紹介
 4-3 油中ガス分析データに基づく電力用変圧器の内部不具合診断事例紹介
 4-4 水力発電所における異常予兆発見支援への適用事例紹介

 【質疑応答・名刺交換】
キーワード
サポートベクターマシン,SVM,機械学習,異常検知,セミナー,研修,講習

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