Random Forestは、バギングや特徴選択等のランダム性を取り入れながら、決定木をアンサンブルに構築するアプローチで、多くのアプリケーションで利用されています。Random Forestのアルゴリズムとその応用例として、Kinectの人体姿勢推定手法について解説します。また、Random Forestの回帰への応用であるRegression Forestや、半教師付学習等についても解説します。
Random Forest
Random Forestを用いた距離画像からの人体姿勢推定
Regression Forestによる回帰
Deep Learningによる画像認識
機械学習における最新の研究動向として、Deep Learning について概説し、畳み込みニューラルネットワークのしくみと画像認識への適用について解説します。また、End – to – end学習などのDeep Learningによる最新動向と今後の課題についても紹介します。