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サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)とは、機械学習アルゴリズムの一つで、データを分類するための方法です。サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)は、データを異なるクラスに分類するための「境界線」を見つけることを目的としており、境界線を「超平面」と呼びます。
例えば、赤い点と青い点が散らばっているグラフがあるとします。サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)は、赤い点と青い点を最もよく分ける線を見つけ出します。このとき、線から最も近い赤い点や青い点までの距離が最大になるようにします。これにより、新しい点が追加されたとき、その点が赤い点のグループに属するか、青い点のグループに属するかを予測することができます。
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)は、画像認識やテキスト分類など、さまざまな分野で使われています。また、非線形なデータにも対応できるように「カーネル」という技術を用いて、複雑なデータも効果的に分類することが可能です。
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)関連用語
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)に関連する単語は以下の通りです。
- 機械学習(Machine Learning)
- カーネル法(Kernel Method)
- 超平面(Hyperplane)
- 非線形分類(Non-linear Classification)
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)やさしい解説
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)とは、コンピュータがデータをうまく分けるための方法です。簡単に言うと、サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)はデータを分類するための「線」を見つけます。
例えば、赤い丸と青い四角がたくさんある紙を考えてみてください。この紙の上に赤い丸と青い四角を分けるための線を引くことがサポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)の仕事です。この線を使うことで、新しい形が追加されたとき、それが赤い丸のグループに入るか、青い四角のグループに入るかを決めることができます。
サポートベクターマシン(Support Vector Machine:SVM)は、画像認識(例えば、写真の中の猫と犬を区別する)やテキスト分類(例えば、スパムメールと普通のメールを分ける)など様々な場面で使われています。また、データが直線で分けられない場合でも、「カーネル」という特別な方法を使って、うまく分けることができます。
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