sigam - 第13回研究会招待講演ハンドアウト 差分

  • 最後の更新で追加された部分はこのように表示します。
  • 最後の更新で削除された部分はこのように表示します。

@@ -0,0 +1,13 @@
+!チュートリアル企画「今更人に聞けない機械学習」
+
+!!!![[これから始めるディープラーニング|http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam13/sigam13sp01.pdf]]
+
+*岡本 一志(電気通信大学)
+
+ディープラーニングとは多層ニューラルネットワークによる機械学習の方法論の総称です.ディープラーニングは,コンピュータビジョンや音声認識,自然言語処理などの分野での機械学習のタスクにおいて有力な選択肢であり,開発ツールの普及に伴って,利用が急速に広まっています.本講演では,こ れからディープラーニングを使ってみようとお考えの方々を想定し,ディープラーニングとはどういったものか?どのような時に使えばよいのか?どの ように使えばよいのか?といったことを概説的にお話いたします.ニューラルネットワークの基礎から多層化時の学習方法までの考え方やツールの紹介, 画像認識での応用例などについて,私の体験を交えつつお話できればと思います.
+
+!!!![[よく目にするサポートベクトルマシン,ブースティングって?|http://must.c.u-tokyo.ac.jp/sigam/sigam13/sigam13sp02.pdf]]
+
+*小野田 崇(青山学院大学)
+
+サポートベクターマシンが世界的に注目さえてから20年が経とうとしています.様々な国でサポートベクターマシンを利用した様々なアプリケーション が研究開発され,実用化されてきました.ただし,日本では研究としてサポートベクターマシンが利用される場合は多かったものの,なかなか実用化まで には至りませんでした.本講演では,最近では当たり前のようになったサポートベクトルマシンの基礎をイメージとしてとらえることを目標にします.ま た,本講演では,サポートベクトルマシンと同時期に注目されたアンサンブル学習一つブースティングについて,その基礎をイメージとしてとらえるこ とを目標とします.