機械学習による適応的実験計画の方法と実践

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ある。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ない。
  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る。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する。特に後者の性質は、実験科学やものづくりなどデータ収集コストが非常に高く多くのデータを得ることが困難な分野においては、効率的にデータの取得と実験を行う上で重要な意味を持っていると考えられる。
  本セミナーではデータ駆動型の機械学習アプローチの一つである能動学習に注目し、その基本的な方法論を、特に「ベイズ最適化」と呼ばれる最適化手法を中心に説明する。
  また、具体例を通して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も解説したい。

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。

習得できる知識

- 機械学習における、能動学習や実験計画の考え方
- ベイズ最適化を始めとする能動学習の基礎知識（モデリング、アルゴリズム）
- 機械学習による適応的実験計画の理論と実践方法

セミナープログラム

１．導入
　1.1 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）
　1.2 能動学習の問題設定、統計モデル、予測の不確実性について
２．ベイズ機械学習モデルの基礎と能動学習
   2.1 ベイズ線形回帰モデル
　2.2 ガウス過程回帰モデル
　2.3 ガウス過程回帰モデルに基づく能動学習
３．ベイズ最適化の基礎と方法論
　3.1 ベイズ最適化のアルゴリズム
　3.2 獲得関数の設計
　3.3 ベイズ最適化におけるハイパーパラメータの調整
４．レベル集合推定のための能動学習
　4.1 レベル集合推定の問題設定
　4.2 レベル集合の判定方法
　4.3 レベル集合推定のための獲得関数
５．より複雑な問題に対するベイズ最適化
　5.1 制約付きベイズ最適化
　5.2 コスト考慮型ベイズ最適化
　5.3 多目的ベイズ最適化
　5.4 複数条件を同時に観測できる問題のためのベイズ最適化
　5.5 高次元のベイズ最適化
　5.6 加法的ガウス過程モデル
６．事例紹介
　6.1 深層学習におけるパラメータ調整への応用
　6.2 レベル集合推定による材料の低品質領域の高速推定
　6.3 イオン電動性物質の伝導度推定
　6.4 抗がん剤第1相臨床試験における最大耐用量推定のためのベイズ最適化
７．ベイズ最適化の実行
　7.1 Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
　7.2 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

 松井 孝太 先生   名古屋大学大学院 医学系研究科 臨床医薬学講座 生物統計学分野 講師 博士（情報科学） 　

セミナー受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名41,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）。
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  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
  （全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。）
• 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
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下記ご確認の上、お申込み下さい

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  ※一部のブラウザは音声（音声参加ができない）が聞こえない場合があります。
  　必ずテストサイトからチェック下さい。
  　対応ブラウザーについて(公式) ;
  　「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です

• 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います（一部、編集加工します）。
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