【パターン認識ラジオ】08-4 坂道を1m上る水平距離

学ぶあなたの応援団長、そして、夢と科学のくに東京カンタァーランドのメインキャラクターをやらしてもらってます、橘カンタァーです。 ご存じの通り、承認と共創の時代になりました。 お聴きの皆さんが生まれながらに持っているやさしさ・仁・愛・志を、具現化できる力、思考力・言語化力・体験力、を身に付けましょう。 知識を持っているだけの価値は無くなりました。 耳十割目十割心十割で聴く姿勢と、その姿勢を維持する脊柱起立筋や表情筋の筋持久力をコツコツ高めましょう。 「2024年度 ＩＣＴ利用による教育改善研究発表会」で「Podcastを活用したマルチモーダル予習による主体性と共創力の向上効果」を発表します！ リサーチラボノートは100冊発注しましたので、1冊目を使い果たしたら、discordのDMで言ってください。お届けします。 #案件並みにコクヨ推してる 縦に展開していくと、眼球の移動距離が短くて首を縦に振る筋肉を使うので、「できる！わかる！」という気分になりやすいですね！ ### オープニング --- **橘カンタァー（以下、橘）**: 「学ぶあなたの応援団長、橘カンタァーです！今日も元気にいきましょう！さて、今回のテーマはSVM、サポートベクターマシンです。特に、Linear Kernel SVCのハードマージン最大化についてお話しします。パターン認識に興味がある人には必見の内容ですよ。それでは、スタート！」 --- ### メインセクション --- **橘**: 「サポートベクターマシン、略してSVM。これはパターン認識や機械学習で非常に強力なツールなんだ。特に分類問題において、その力を発揮します。今日は、その中でもLinear Kernel SVCのハードマージン最大化について詳しく見ていきましょう。 まず、SVMの基本から復習です。SVMは、与えられたデータセットを元にして、最適な超平面（ハイパープレーン）を見つけ出し、その超平面を使ってデータを分類する方法です。この超平面は、異なるクラスのデータを分けるための境界線として機能します。 ハードマージンというのは、全てのデータポイントがこの超平面の正しい側に完全に分離されることを意味します。つまり、分類において誤分類が一切ないという理想的な状態ですね。この場合、全てのデータポイントが決められたマージンの外側に位置しなければなりません。」 --- ### 具体的な説明 --- **橘**: 「ここで、具体的な数学的な話に入りましょう。ハードマージン最大化の目的は、次の2つの条件を満たす超平面を見つけることです。 1. クラス1のデータポイントは超平面からマージン以上離れている。 2. クラス-1のデータポイントも同様に、超平面からマージン以上離れている。 これを数式で表すと、次のようになります。 $$ y_i (w \cdot x_i + b) \geq 1 $$ ここで、\( y_i \) はデータポイント \( x_i \) のクラスラベル（+1 または -1）、\( w \) は超平面の法線ベクトル、\( b \) はバイアス項です。 この条件を満たす中で、マージンを最大化することが目標です。具体的には、法線ベクトル \( w \) の長さを最小化することがマージン最大化に繋がります。つまり、次の最適化問題を解くことになります。 $$ \min \frac{1}{2} ||w||^2 $$ $$ \text{subject to } y_i (w \cdot x_i + b) \geq 1 $$ この問題を解くことで、最適な超平面を見つけ出すことができます。」 **橘**: 「そして、ここが重要なポイントです。\( w \) の長さ、つまり \( ||w|| \) が長いと、\( w \) 方向に同じ距離だけ移動した場合でも、その内積の増加が大きくなります。一方、\( w \) が短いと、同じ距離の移動でも内積の増加は小さくなります。つまり、同じ1の内積の増加であれば、\( w \) が短い方が実際の距離、つまりマージンは大きくなるんです。 だからこそ、\( ||w|| \) を最小化することが、マージンを最大化することに繋がるというわけです。」 --- ### エンディング --- **橘**: 「最後までお付き合いいただき、ありがとうございました。この番組は、あなたの学びを応援する橘カンタァーが、パターン認識や機械学習の最新情報をお届けしています。質問やリクエストがあれば、ぜひお送りくださいね。 それでは、次回もお楽しみに。さようなら！」 ではまた！

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.