医薬品開発のためのPython入門＜基礎から薬物動態予測の適用事例まで＞【ExcelおよびPythonを使ったハンズオンセミナー】

セミナー趣旨

最近、プログラミング言語として、Pythonが注目の的となっています。Pythonは汎用のスクリプト言語で、多くのプログラミング言語の中でも多目的で使用でき、簡単であり、また無料であるという特長があります。医薬品開発の世界では、Pythonはプログラミングに馴染みのない医療従事者には敷居が高いものとなっていますが、システム連携を考慮した良質のパッケージでのデータ分析を目指すのであれば、Pythonは長い目で見て優れたツールといえます。

◆講習会のねらい◆
本講座では、先ずPythonの基礎を学びます。初めての方でも、インストール方法含めわかりやすく解説します。
次いで、機械学習における教師あり学習（分類問題と回帰問題）および教師なし学習（次元圧縮およびクラスター解析）についてExcelおよびPythonを使ってハンズオンでわかりやすく紹介します。医薬品開発との関連では、薬物動態の予測についての適用事例を加えました。ソースコードも配布しますので、すぐに実践することが可能です。是非この機会に講座への参加をお待ちしております。
 
＜主催者より＞
　「YouTube」「Instagram」「Dropbox」などのWebサービスの作成にも用いられている「Python」によるハンズオンセミナーが実現しました。今回のセミナーでは、データサイエンスをはじめとする科学技術計算のためのプラットフォームである、Ananconda を利用します。セミナー受講後に参加者のPC上でスグに業務に活用できるよう、基本的な考え方や手法が初心者にも丁寧にわかりやすく解説されます。その上で、さらに薬物動態予測の適用事例もご紹介する実践セミナーとなっています。この機会をご活用ください。

セミナープログラム

1. 機械学習の基礎知識
　(1)機械学習とは
　(2)Pythonと機械学習
　(3)環境構築
　　a. OSとフレームワーク
　　b. CPUとGPU
　　c. NumPy
　　d. matplotlib
　　e. scikit-learn
　　f. Jupiter
　　g. Anacondaのインストール
　　h. Pythonの実行

2. 分類問題
　(1)分類問題とは
　　a. 学習テストとテストセット
　　b. ホールドアウトと交差検証
　　c. k-分割交差検証
　　d. 正答率・適合率・再現率・F値・ROC曲線下面積
　(2)いろいろな分類器
　　a. 決定木
　　b. Random Forest
　　c. AdaBoost
　　d. Naive Bayes
　　e. サポートベクターマシン（SVM）
　(3)薬物動態データでの適用事例
　　a. 薬物動態を機械学習により予測する
　　b. 肝ミクロソーム分画での安定性の予測
　　c. 計算時間の問題

3. 回帰問題
　(1)回帰問題の基礎
　　a. 最小二乗法
　　b. 線形単回帰
　　c. 線形重回帰

4. 次元圧縮
　(1)次元の呪い
　　a. 過学習
　　b. 情報量規準
　(2)次元圧縮
　　a. 主成分分析
　　b. 主成分得点・固有値・因子負荷量

5. クラスタリング
　(1)階層的クラスタリング手法
　　a. Excelによる最短距離法
　　b. Excelによるウォード法
　(2)非階層的クラスタリング手法
　　a. k-means法
　　b. 自己組織化マップ
　　c. scikit-learnを用いたデータのクラスタリング

6. 深層学習
　(1)機械学習から発展した深層学習
　　a. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
　　b. 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
　　c. 物体検出

7. おわりに

□質疑応答□

セミナー講師

セミナー受講料

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※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。
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１名申込みの場合：40,150円 ( E-Mail案内登録価格 38,170円 )
※WEBセミナーには「アーカイブとオンデマンド」が含まれます。
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※他の割引は併用できません。

受講について

Zoom配信の受講方法・接続確認

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• 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

• Zoom配信受講：PDFテキスト(印刷可・編集不可)
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