【実習付】Pythonによるマテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践

セミナー趣旨

受講対象・レベル

・Pythonは分かるが更に機械学習の基礎を学びたい方
・scikit-learnの使い方を学びたい方
・マテリアルズ・インフォマティクスの導入を検討されている方

習得できる知識

・演繹法とは異なる情報理論の問題の捉え方の理解
・機械学習の基礎知識
・マテリアルズ・インフォマティクスにおける機械学習の適用例

セミナープログラム

１．解説編
　1.1 情報理論の四問題
　1.2 情報理論適用の四過程
　1.3 計算機を用いた新帰納法
　1.4 母集団とサンプリング
　　1.4.1 汎化性能
　　1.4.2 訓練データとテストデータ
　　1.4.3 記述子
　1.5 オープンレポジトリ紹介

２．基礎編：scikit-learnの基礎
　2.1 教師あり学習
　　2.1.1 訓練データとテストデータへの分離方法
　　2.1.2 クロスバリデーション適用方法
　　2.1.3 回帰手法
　　　2.1.3.1 線形回帰（罰則項なし、Lasso、リッジ回帰）
　　　2.1.3.2 カーネルリッジ回帰
　　2.1.4 分類 (classification)　手法
　　　2.1.4.1 ロジスティック回帰
　　　　2.1.4.1.1 二値分類
　　　　2.1.4.1.2 多値分類
　2.2 教師なし学習
　　2.2.1 次元圧縮手法
　　　2.2.1.1 PCA
　　　2.2.1.2 多様体学習
　　2.2.2 クラスタリング (clustering)手法
　　　　2.2.2.1 KMeans法
　　　　2.2.2.2 ガウス混合法
　　　　2.2.2.3 階層クラスタリング

３．応用編
　3.1 ベイズ最適化による自動探索
　　3.1.1 ガウス過程回帰
　　3.1.2 獲得関数
　　3.1.3 候補点探索自動化

４．応用編付録（時間があればこちらも行います）
　4.1 Lassoを用いたトモグラフ画像再構成
　4.2 PCAを用いた推薦システム
　4.3 ガウス過程を併用した線形回帰
　4.4 全探索
　4.5 記述子重要性

　　□質疑応答□

セミナー講師

セミナー受講料

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