サポートベクターマシンの理論性能保証と実践

概要

【本セミナーの学習内容】

SVMの理論性能保証や実装方法を学ぶことで、より効果的なモデル開発が可能になります
PythonでのSVM実装例を学び、実データへの適用やハイパーパラメータの最適化手法を習得できます
機械学習の基礎からSVMの実装までを学び、実践的なスキルを獲得できます
SVMの理論性能保証や発展的なトピックを学ぶことで、研究の質を高めることができます
機械学習の基礎知識とSVMの実践的な応用方法を学び、ビジネス上の課題解決に活用できるようになります

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【セミナー概要】

本セミナーでは、機械学習、特にサポートベクターマシンの正しい理解と実践で役立つ知識習得を目指します。

まず、機械学習の基礎知識から始め、サポートベクターマシン（SVM）の理論保証、さらにPythonによるSVMの実装例までを、専門家がゼロから徹底的に解説いたします。

セミナーの後半では、Pythonを用いたSVMの実装例を通じて、理論を実践に結びつけます。

実際にコードを書きながら、アルゴリズムの動作確認、モデルの性能評価、ハイパーパラメータの最適化方法を学びます。

具体的なセミナー内容や講義の流れは以下となっております。

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《キーワード》

・機械学習の数学的基礎知識

・サポートベクターマシン（SVM）の理論保証

・PythonによるSVMの実装例

《セミナーで扱う内容》

・機械学習とは：機械学習の基礎知識

・２クラス分類問題：最も基本的な学習問題

・SVMの直感的理解と数学的理解：マージン最大化とその定式化

・SVMの理論性能保証：良い性能を出す条件と必要なサンプル数

・SVMの発展：超高次元データにも強いSVM，ハイパーパラメータが解釈しやすいSVM，高速化SVM

・様々な学習問題とSVM：限られた情報からの学習（弱教師あり学習問題，半教師あり学習問題）

《講義の流れ》

1. 機械学習とは

2. ２クラス分類問題

3. サポートベクターマシン（SVM）

4. SVMの理論性能保証

5. SVMの発展

様々な学習問題とSVM

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【このような方におすすめ】

最新の機械学習アルゴリズムや理論を理解し、実務でのモデル精度を向上させたい方
大量のデータを扱う中で、効率的かつ高精度な分類モデルを求めている方
機械学習の知識を深め、自社製品やサービスにこれらの技術を組み込みたい方
機械学習の理論的背景を専門家から学習し、研究における新しい手法の開発に活かしたい方
データに基づく意思決定を行うため、機械学習の基本的な理解と応用方法を知りたい方

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【講師紹介】

末廣大貴（九州大学准教授）

所属：九州大学大学院システム情報科学研究院准教授

学位：博士（情報科学）（九州大学）

個人HPはこちら

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[経歴]

2024年4月 - 現在：九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 准教授

2023年4月 - 2024年3月：横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授

2017年4月 - 2023年3月：九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助教

2016年6月 - 2017年3月：九州大学, 基幹教育院, 特任助教

2016年5月 - 2016年5月：九州大学, 基幹教育院, 学術研究員：

2014年4月 - 2016年4月：株式会社東芝, 研究開発センターシステム技術ラボラトリー

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ご参加にあたって（必ずご確認ください）

【受講料金】

一般料金：1名 11,000円

学生料金：1名 5,500円

団体申込（5名〜）：1名 9,900円

【申込方法】

一般申込を希望の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生申込を希望の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

団体申込を希望の方は、本サイト上部の「団体申込」よりお申し込みください。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

一般申込期限：開催日前日 23:59まで
学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで
団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで

【領収書発行方法】

領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。

なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。

https://seminar.no-spare.com/receipt

【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
お問い合わせの際は、お電話ですと対応ができないため、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。

【禁止事項】

セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。

【免責事項】

本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。

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