サポートベクターマシーンって何？～G検定頻出用語～
いつも読んでいただきありがとうございます✨
今日からはG検定で良く出題されるが、イメージがつかみづらい・理解に
苦労する用語について参考となるサイトを紹介していきたいと思います。
目次
はじめに
なぜ動画を紹介するか？
勉強方法としてどのように活用するか？
新シラバス上の分類
説明動画紹介
他の動画の紹介
はじめに
なぜ動画を紹介するか？
・AIを専門的に学習したことがある人は別ですが、そうでない場合G検定で出てくる専門的な用語を理解するのはなかなか難しいと思います。（実際に私も最初勉強した時は理解が進まず苦労した記憶があります💧）
・一方でG検定では難解な数式を解きながらディープラーニングの手法を理解することは求められておりません。ビジネスにAIを活用するにあたって必要な知識を学習する事が求められています。
・そのためG検定で出てくる専門用語を図などを活用して視覚的に理解するのが最も効果的と考えています💡
・現在はYou tubeで様々な動画を見ることができ、その中で特に役に立つと思った動画を紹介していこうと思います💻
勉強方法としてどのように活用するか？
・G検定のテキスト・問題集を読み進める中で、どうしても理解が進まないと思った用語に絞って動画を見て理解を深める活用方法が非常に効果的です！
新シラバス上の分類
・本日紹介するサポートベクターマシンも言葉で説明を受けてもなかなか理解が進まない用語の１つです。
・新シラバスでは機械学習の概要のカテゴリに含まれております。
説明動画紹介
・いまにゅのプログラミング塾で解説されているサポートベクターマシンの紹介がわかりやすかったので紹介いたします！
動画サマリー
サポートベクターマシン（SVM）の要約
・サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習における教師あり学習の手法で、主に分類問題に用いられますが、回帰分析にも応用可能です。本要約では、SVMの基本概念、境界線の設定方法、サポートベクトルとマージン、ソフトマージンとハードマージン、カーネル法、応用分野について詳しく説明します。
1. 基本概念と用途
・SVMは、特にデータをクラスに分類するための有力な手法です。教師あり学習の一環として、事前にラベル付けされたデータを用いて学習を行い、新しいデータのクラスを予測します。主に分類に焦点を当てていますが、回帰分析でも利用できるため、その応用範囲は広いです。
2. 境界線の設定
・SVMでは、異なるカテゴリのデータを分けるための境界線を設定します。例えば、赤いワインと青いワインのデータがある場合、どのように境界線を引くかが重要です。データポイントの配置によっては、様々な境界線が考えられますが、最適な線を見つけるためには「サポートベクトル」を利用します。サポートベクトルは、境界線に最も近いデータポイントであり、これを基に境界線を決定します。
3. サポートベクトルとマージン
・サポートベクトルを用いて、2つのグループの間に引かれる境界線の「マージン」を最大化することがSVMの基本的な目標です。マージンは、サポートベクトルから境界線までの距離であり、この距離を広げることでモデルの汎化能力を向上させることができます。最適な境界線は、このマージンが最大化されるように引かれます。
4. ソフトマージンとハードマージン
・ソフトマージンでは、分類における誤差を許容します。これは、全てのデータを100%正確に分類することが難しいため、少しの誤差を認めることで、より実用的なモデルを構築できるからです。一方、ハードマージンは、誤差を極力許容しない方針であり、間違った分類に対してペナルティを課すことにより、モデルの精度を高めることが目的です。
5. カーネル法の導入
・カーネル法（カーネルトリック）は、線形分離が不可能なデータセットに対して、線形分離可能な空間に変換する手法です。具体的には、データを高次元空間にマッピングし、そこで線形分離を行うことにより、複雑な境界線を設定することが可能になります。これにより、より柔軟にデータを分類することができ、実際の問題に適用する際の有効性が高まります。
6. 応用分野
・SVMは、分類だけでなく、回帰分析（サポートベクター回帰）や異常検知（1クラスSVM）などでも広く応用されています。異常検知では、正常値と異常値の境界を定めることで、外れ値を特定する役割を果たします。SVMは、ニューラルネットワークやディープラーニングが台頭する前から存在する手法で、現在でもさまざまな分野で利用されています。Pythonなどのプログラミング言語を用いて簡単に実装できるため、データサイエンスや機械学習の基礎技術として重宝されています。
以上のように、サポートベクターマシンは多様なデータ分析の場面で非常に有用な手法であり、特に柔軟性と適応力が求められる問題に対して効果的なアプローチを提供します。
この動画の良い点は①サポートベクターマシンを使うシーンを想定して解説されている点や②マージンやサポートベクトルの用語も図と合わせて解説しており言葉のイメージを持てる点にあると思います。サポートベクターマシンのみしっかり押さえたい方は前半を視聴するだけでも良いかと思います。
（後半はカーネル法の説明も出てきます。）
他の動画の紹介
・スタビジさんでも解説されていますので、サポートベクターマシンの理解を余裕のある方は是非視聴ください。
以上本日はサポートベクターマシンをわかりやすく解説している動画を紹介いたしました。次回も楽しみにしていてください！