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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 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  11,000円 （本体価格：10,000円）
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。
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
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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