～インフォマティクス・機械学習のための～ Pythonによるベイズ最適化入門

セミナー趣旨

  Pythonは現在流行のプログラミング言語で、これをマスターするだけでも仕事に困らないと言われており、様々な分野で活用されています。 また最近、ベイズ最適化という手法が注目されています。少ないデータから関数を予測する手法で、動的実験計画法の一種です。他の機械学習とは異なり、大量のデータを必要としません。データ間の他のデータの存在確率を見積もるガウス過程と呼ばれる手法を内部で用いており、不確かさを埋めるように新しいデータを取り、関数の形を推定します。 本講座はベイズ最適化を学びたい方向けの入門講座です。その面白さと可能性に一人でも多くの方に触れて頂けることを期待しています。

習得できる知識

・理解が難しいとされている、ベイズ統計の基礎理論をマスター
・現場でベイズ最適化を実施するための機械学習、Pythonの活用
・ベイズ最適化による実験の短縮、効率的実験計画
・ケモ/バイオ/マテリアルズインフォマティクスなどでの応用法

セミナープログラム

１．ベイズ最適化の基本コンセプト
　①ベイズ最適化とは
　②機械学習におけるハイパーパラメータ探索
　③グリッドサーチ
　④獲得関数
　⑤ガウス過程
　⑥実行ツール
２．データ解析や機械学習を活用した設計・管理
　①プロセスインフォマティックス
　②分子設計
　③材料設計
　④なぜベイズ最適化が必要か
　⑤プロセス設計
　⑥プロセス管理
３．実験計画法
　①なぜ実験計画法か
　②実験計画法とは
　③適応的実験計画法
　④必要となる手法・技術
４．回帰モデル
　①統計量・特徴量の確認
　②回帰モデル
　③決定木とランダムフォレスト
　④サポートベクター回帰
　⑤ガウス過程回帰
５．モデルの適用範囲
　①モデルの適用範囲とは
　②データ密度
　③アンサンブル学習
６．実験計画法の実践
　①実験候補の生成
　②実験候補の選択
　③次の実験候補の選択
　④ベイズ最適化
７．おわりに
【質疑応答】

セミナー講師

 嵜山 陽二郎 先生    (株)メドインフォ 代表取締役　

セミナー受講料

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〕

受講について

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