進化し続けるロボット工学の分野では、高度な機械学習技術の応用が極めて重要です。ロボット科学 シリーズの一部である「サポート ベクター マシン」では、ロボット システムの革命におけるサポート ベクター マシン (SVM) の役割について探ります。フアード・サブリー が執筆したこの本は、基本的な概念から高度な技術まで、ロボット工学や自動化に SVM を活用したい人にとって欠かせない包括的な概要を提供します。

章の概要:

1: サポート ベクター マシン: SVM の紹介。ロボット工学における分類および回帰タスクにおける SVM の重要性を強調します。

2: 線形分類器: SVM の機能を理解するための基礎となる線形分類器の基礎について説明します。

3: パーセプトロン: バイナリ分類問題に役立つ、SVM の前身であるパー​​セプトロン アルゴリズムについて説明します。

4: 射影 (線形代数): SVM の動作原理を理解するために重要な、射影の幾何学的概念に焦点を当てます。

5: 線形分離可能性: 線形分離可能なデータセットで SVM を使用するための基礎となる線形分離可能性の概念について探ります。

6: カーネル法: カーネル トリックを紹介し、SVM が非線形分類のために高次元空間で動作できるようにします。

7: 関連性ベクター マシン: 効率的な計算のためにサポート ベクターが少ない SVM のバリエーションである関連性ベクター マシンを調べます。

8: オンライン マシン ラーニング: オンライン学習法を SVM に適用してロボット工学におけるリアルタイム適応を実現する方法を調べます。

9: シーケンシャル ミニマル最適化: ロボット アプリケーションのコア コンセプトである、SVM を効率的にトレーニングするために使用される最適化法について説明します。

10: 最小二乗サポート ベクター マシン: ロボット システムで回帰問題を処理するためのこの代替 SVM 定式化について説明します。

11: 文字列カーネル: 文字列カーネルについて探ります。文字列カーネルにより、SVM はロボット センサー入力などのシーケンシャル データを処理できます。

12: ヒンジ損失: ヒンジ損失について詳しく説明します。ヒンジ損失は、SVM で最大マージン分類を保証するために使用される関数です。

13: ランキング SVM: ランキング SVM について説明します。これは、特にロボット工学における意思決定と優先順位付けのタスクに役立ちます。

14: サポート ベクター マシンの正則化の観点: 信頼性の高いロボット システムの構築に不可欠な、過剰適合を制御する正則化の役割について説明します。

15: カーネル正則化のベイジアン解釈: 確率モデル化と SVM カーネル正則化を結び付けて、より正確なロボット モデルを作成するベイジアンの観点を提供します。

16: 多項式カーネル: ロボット タスクで SVM が非線形決定境界をモデル化できるようにする多項式カーネルについて説明します。

17: ラジアル基底関数カーネル: ロボット システムで複雑なデータ パターンを処理するための強力なツールであるラジアル基底関数カーネルについて説明します。

18: カーネル パーセプトロン: カーネル パーセプトロン法について検討し、SVM を拡張してより高度なロボット タスクに使用します。

19: プラット スケーリング: ロボット工学において SVM 出力を確率予測に変換するために使用される手法であるプラット スケーリングを紹介します。

20: マニフォールド正則化: マニフォールド正則化に焦点を当て、ロボット工学でよく見られる高次元データに SVM モデルを一般化できるようにします。

21: 弱い監督: ラベル付きデータが限られている状況で SVM モデルを改善するために不可欠な弱い監督手法で締めくくります。

ロボット工学の専門家、学部生や大学院生、機械学習手法に強い関心を持つ愛好家など、誰にとってもこの本は貴重なものです。本書は実社会での応用を網羅しており、理論的な概念だけでなく、それらをロボット システムに直接適用する方法についても洞察を提供します。