本セミナーでは、画像認識のためのパターン認識・機械学習の基礎と深層学習について解説します。
近年、サポートベクトルマシン (SVM) などのこれまで広く利用されてきた機械学習ツールだけでなく、深層学習 (Deep Learning) も様々なところで、特にAIシステムの構築に利用されていますが、それらを使いこなすには、基礎的な知識が重要です。そこで、パターン認識・機械学習の基礎について講義を行い、それをふまえて、Pythonを用いた実装やパラメータチューニングについて解説します。また、 深層学習 (DeepLearning) についても、実装方法や学習のコツなどについて解説します。
- パターン認識と機械学習
- パターン認識とは
- パターン認識と機械学習の関係
- 機械学習の枠組み
- 実際の開発事例
- 機械学習の各種手法と深層学習 (DeepLearning)
- 単純パーセプトロン
- サポートベクトルマシン (SVM)
- アンサンブル学習
- 多層パーセプトロン
- 深層学習 (DeepLearning)
- Pythonによるパターン認識システムの実装
- Pythonの紹介
- 機械学習のためのPythonパッケージ
- サポートベクトルマシン (SVM) を用いた画像認識
- 様々な手法の利用と比較
- 自動的なパラメータチューニング
- Pythonによる深層学習 (Deep Learning) の利用
- 分類:ニューラルネットワークによる認識
- 特徴抽出+分類:畳み込みニューラルネットワーク (CNN) による認識
- まとめ・質疑応答