回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索【提携セミナー】
おすすめのセミナー情報
| 開催日時 | 【Live配信】2024/7/30（火）10:30~16:30, 【アーカイブ配信】2024/8/8まで受付(視聴期間：8月8日~8月18日まで) |
|---|---|
| 担当講師 | 江崎 剛史 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 1名につき55,000円(税込) |
pythonを用いたデータ解析演習で学ぶ！（pythonコードを共有します）
回帰モデルを用いた
化学データの特性予測と実験条件探索
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
化学物質の開発は依然として膨大な費用と時間がかかっています。そこで、研究開発の効率化を目指し、ケモインフォマティクスの手法を使った化合物の特性予測や、最適な条件探索を行うモデルが注目されています。そのために、機械学習をはじめとした人工知能の貢献が期待されており、回帰モデルを構築する研究開発が進められています。本講演では回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について紹介します。また、Pythonを使った実装を行います。
習得できる知識
非線形回帰、サポートベクター、決定木、ガウス課程回帰モデルなど、各手法の考え方、実践法を分かりやすく
担当講師
滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士(理学) 江崎 剛史 氏
セミナープログラム（予定）
１．ケモインフォマティクスの概要
２．特性を予測すること
３．線形回帰モデル
４．過学習を抑制する回帰モデル
５．次元圧縮と回帰モデル
６．デモンストレーション：線形回帰
７．非線形回帰モデル
８．サポートベクター回帰
９．決定木に基づく回帰モデル
１０．重要な特性の推測
１１．デモンストレーション：非線形回帰
１２．最適な実験条件の探索
１３．ガウス過程回帰モデル
１４．デモンストレーション：ガウス課程回帰
１５．まとめ
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【Live配信】2024/7/30（火）10:30~16:30, 【アーカイブ配信】2024/8/8まで受付(視聴期間：8月8日~8月18日まで)
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
受講料
1名につき 55,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕
備考
資料は事前に紙で郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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