講演概要
カーネル法は，パターン識別の手法の一つであるサポートベクトルマシン（SVM）の普及とともに，線形モデルによる処理アルゴリズムを非線形モデルへ拡張するための汎用的手法としてよく知られるようになった．カーネル関数を介することによって，高次元空間の非線形処理が低次元空間の線形処理と同等に行うことができる．さらに，その後，構造化データに対するカーネル法なども提案され，カーネル法の裾野が広がり，機械学習，パターン認識だけでなく，コンピュータビジョン，自然言語処理，データマイニング，バイオインフォマティックスなどにおける基本技法の一つになりつつある．本講演では，カーネル法の基礎を概説するとともにさまざまな応用事例を紹介する．
