SVM（サポートベクターマシン）とは？特徴や仕組み、メリットや活用事例をわかりやすく徹底解説！
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AI開発・発展で欠かせない機械学習には、さまざまなアルゴリズムがあり、SVM(サポートベクターマシン)もそのアルゴリズムの1つです。
SVMを活用することによって、高度なデータ分析や予測、検知が行えるようになりました。
今回は、そんなSVMの特徴や仕組み、メリットや活用事例についてわかりやすく解説します。
SVM(サポートベクターマシン)とは？
SVM(サポートベクターマシン)とは、機械学習のアルゴリズムの1つです。
機械学習の中でも、「教師あり学習」に分類されている分類・回帰分析に使用されています。
また、SVMにはデータを完全に分類することを想定した「ハードマージンSVM」と分類できない部分を許容した変数を導入した「ソフトマージンSVM」の2種類があります。
他の機械学習と比較して単純な手法ではありますが、Pythonのライブラリを用いた実装がされており、現在でも多くの研究・開発やビジネスで活用されています。
SVM(サポートベクターマシン)の仕組み・特徴
SVMは、主に、以下2つの手法によって、高い分類・回帰分析を実現させています。
- マージンの最大化：「マージン」というSVMで分類する境界とデータとの距離を
最大化させること。
つまり、SVMで分類する境界とデータから最も離れた位置に境界線を設定するという意味。
- カーネル法：「非線形データ」というクラスの境界線を直線で表せないデータを分類する手法。
複雑な境界を持つデータの次元を増やせるので、高精度な分類が実行できる。
SVMは、以上2つの手法によって精度の高いデータ分類・回帰分析を行うことができるので、以上2つの手法が両立して存在していることが、とても重要です。
SVMの学習・活用を始める方は、それぞれの意味や仕組みをしっかりと理解しておくようにしましょう。
SVM(サポートベクターマシン)のメリット
SVMは、アルゴリズムが比較的単純であり使いやすいことから、さまざまな分野で活用されています。
ここでは、SVMのメリットについて解説します。
過学習が起こりにくい
SVMの1つ目のメリットは過学習が起こりにくいことです。
過学習は、多くの機械学習手法で抱えている課題の1つですが、SVMは少ないデータから汎用性を高く維持できるので、過学習を抑制します。
これは、SVMが持つ「マージンの最大化」によって「完全にデータを分類しなくても問題ない」という考え方になっているからです。
データの次元が増加しても識別精度が高い
SVMは、データの次元が増加しても識別精度が高い状態を維持できます。
SVMは、「カーネル法」によって低次元では識別できないデータを高次元では高精度で分類することができるからです。
そのため、SVMは高次元のデータにおいて、一定の識別精度を維持することができます。
SVM(サポートベクターマシン)のデメリット
SVMを活用することで、さまざまなメリットがありますが、反対にデメリットもいくつか存在します。
そのため、SVMを活用する場合は、しっかりとデメリットについても理解しておくことが大切です。
ここでは、SVMのデメリットについて解説します。
学習データが増えると計算コストが膨大する
SVMは、学習データが増えると計算コストが膨大するというデメリットがあります。
SVMは、多くのデータを学習させてしまうと、計算量がその分大幅に増大してしまうので、学習が非効率的になります。
そのため、SVMでは、大規模なデータを学習させることが難しく、中小規模のデータを学習させることに適しています。
スケーリングが必要になる
SVMは、特徴量が多いデータをそのまま分類する場合、スケールの影響を受けることで十分に分類することができなくなっています。
そのため、スケーリングという機械学習で扱うデータ分析の前処理作業が必要になります。
スケーリングによって、さまざまな特徴量を持ったデータを特定の基準によって変換して正常に分類されるようにします。
そのため、SVMを活用する場合はスケーリングについても学習しておくことが大切です。
SVM(サポートベクターマシン)の注意点
SVMは、さまざまな分野で活用されているアルゴリズムの1つですが、デメリットもいくつか存在しています。
実際に、分野ごとにSVMよりも優れた精度を発揮するアルゴリズムが存在していることも多いので、最適なアルゴリズムであると判断せずに状況に応じて活用することが大切です。
また、SVMのアルゴリズムやハイパーパラメータ、仕組みなどをしっかりと理解した上で活用を検討するようにしましょう。
特に、研究を目的にSVMを活用しようと検討している場合は、十分に原理や仕組みを理解しておくことが重要なポイントです。
SVM(サポートベクターマシン)の活用事例
SVMは、実際にさまざまな分野での活用がされており、日常生活の中で知らぬ間に恩恵を受けていることも多いです。
そのため、SVMが具体的にどのような活用をされているのか気になる方も少なくありません。
ここでは、SVMの活用事例を主に6つ紹介します。
災害予測
災害予測では、SVMが活用されています。
SVMに、土地の傾斜角度や地形、地震データや降水量などのデータを学習させることで、災害パターンや災害発生地域の予測が可能です。
そのため、多くの地震予測や災害予測でSVMは活用されており、不動産評価にも活用することができます。
ただ、完璧な災害予測は難しいので、SVM意外にもさまざまな機械学習モデルを用いる必要があります。
異常検知
SVMは、異常検知を行う場合にも活用されています。
主に、製造業の品質検査やクレジットカードの不正利用、クラウドの不正アクセスや情報漏洩などは、正常データを学習させることで検知が可能です。
さらに、SVMは「マージンの最大化」によって高い精度での識別能力を持っているので、今後も多くの場面で異常検知のために活用されることでしょう。
そのため、幅広い業界の企業で活用されており、多くの異常検知に貢献しています。
株価予測
株価予測は、大量の株価変動のパターンや複雑な関係性を識別して分類できるSVMが大きく活躍します。
企業の株価推移や社会的な出来事、ニュースなどのさまざまな情報を学習することで、株価が今後どのように変化するのか予測することが可能です。
さらに、短期的な株価予測から長期的な株価予測まで可能にすることができるので、投資家や金融機関では、SVMは欠かせないものでもあります。
ただ、SVMによる株価予測では学習させるデータ量が増加しやすい傾向にあるので、計算コストが膨大しないように注意して活用することが大切です。
顔検出
顔検出は、日常生活で当たり前の技術として浸透していますが、そんな顔検出にもSVMは活用されています。
SVMを活用することで、顔が映った画像のピクセルを判断してその画像に顔があるかの識別が可能です。
さらに、その顔から個人情報や性別、類似画像などを判断することもできるので、セキュリティシステムやカメラのフォーカス、顔判別などさまざまなアプリ・サービスで使用できます。
そのため、SVMを活用することで、個人情報の保護や企業や施設のセキュリティ対策、防犯カメラの精度向上などさまざまなことに貢献します。
テキスト分類
SVMは、テキスト分類を行うこともできるので、検索システムやスパムメール検出、記事のカテゴライズなどの役割を果たせます。
以上のような機能は、多くのサービスやアプリに搭載されており日常的に使用しているので、現代では欠かせない機能の1つです。
SVMは、そんなテキスト分類をあらかじめテキストや文章などを学習させておくことによって、テキストごとの特徴やジャンルを分類できます。
数値の認識
SVMは、MNISTという手書きの数字データセットを用いた数値の認識を高い精度で行えます。
手書きで書かれた数値を認識して、その数字をデータとして分類することが可能です。
そのため、手書きの手紙に記載された郵便番号や電話番号、アンケート結果の集計やデータ化にSVMが活用されています。
SVM(サポートベクターマシン)の活用ポイント
SVMを活用するためには、主に以下のポイントを意識することが大切です。
- データの特性を理解する
- スケーリングへの理解・影響を考える
- ハイパーパラメータを理解して効果的に選択する
SVMは、優れたデータ分類能力を持っており、幅広い分野で活用されています。
ただ、「学習データが増加すると計算コストが膨大する」「スケーリングが必要になる」などのデメリットがあります。
さらに、SVMは大規模なデータセットを使用する場合は、計算効率が落ちないように意識してモデルの設計・学習を行う必要があります。
そのため、SVMを活用する場合はデメリットをしっかりと理解した上で、以上の活用ポイントを意識することが大切です。
まとめ
SVM(サポートベクターマシン)は、さまざまな分野で活用されており、ビジネスや日常生活をより豊かで便利にすることができます。
さらに、Pythonのライブラリを用いて実装することで、多くの開発や研究にも効果的に活用できます。
これから株価予測や災害予測、セキュリティシステムの活用を進めていく場合は、SVMを実装したシステムの導入を検討してみてください。
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