ベイズ最適化・能動学習による実験計画

セミナー趣旨

　科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」はおろそかにすることができない重要なプロセスです。設計や計画が問題の根幹となっている例は、ロボット開発・創薬・天然資源の探鉱など枚挙に暇がありません。近年、設計や計画問題に対するデータ駆動型のアプローチ、また、それを実現するための情報技術である機械学習が注目されています。
　データ駆動型のアプローチは、データ分析の方法だけでなく、データ収集の方法も考察および最適化の対象とします。特に後者の性質は、ものづくりなどデータ収集コストが非常に高い分野においては重要な意味を持っていると考えられます。
　本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つであるベイズ最適化に注目し、その基本的な方法論と現実の問題をどのように計算機上でシミュレート可能なモデルに落とし込むか、というアイデアについて解説したいと思います。

受講対象・レベル

医学（創薬）や材料科学など、データ取得コストが高い問題を扱う分野の実務者の方
大学初年度程度の微積分、線形代数、確率・統計の知識を仮定します。

習得できる知識

• 機械学習による、実験計画の考え方
• ベイズモデリングの基礎知識
• ベイズ最適化や能動学習の基礎知識
• ベイズ最適化の実行方法
• 具体的な適用事例

セミナープログラム

1. 導入
   機械学習によるデータ駆動型アプローチ
   （能動学習、実験計画という考え方について）
2. ベイズモデルによる機械学習と能動学習の実行
   1. ベイズ線形回帰
   2. ガウス過程回帰
   3. ガウス過程回帰に基づく関数推定のための能動学習
3. ベイズ最適化の方法論
   1. ベイズ最適化の基本アルゴリズム
   2. 様々な獲得関数に基づくベイズ最適化
4. レベル集合推定のための能動学習
5. 構造出力デザインのための能動学習
6. より複雑な問題に対するベイズ最適化
   1. 制約付き最適化のためのベイズ最適化
   2. コスト考慮型のベイズ最適化
   3. 多目的最適化のためのベイズ最適化
7. 応用事例紹介
   1. 深層学習におけるパラメータ調整への応用
   2. 適応的マッピングによる材料の低品質領域の高速推定
   3. イオン伝導性物質の伝導度推定
   4. SiC結晶成長モデリングにおける構造出力デザイン
8. ベイズ最適化の実行
   1. Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
   2. ベイズ最適化の実行例のデモ紹介

□質疑応答□

セミナー講師

名古屋大学　大学院医学系研究科　総合医学専攻　生物統計学分野　講師 博士(情報科学)　松井 孝太　氏

セミナー受講料

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49,500円( E-mail案内登録価格46,970円 )
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2名で 49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須／１名あたり定価半額24,750円)

【1名分無料適用条件】
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※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書（PDFデータ）は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。

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１名申込みの場合：35,200円 ( E-Mail案内登録価格 33,440円 )
※１名様でLive配信/WEBセミナーをお申込みの場合、上記キャンペーン価格が自動適用になります。
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受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

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• セミナー中、講師へのご質問が可能です。
• 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
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配布資料

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