～ スパースモデリングの標準的手法と最新技術、行列分解による画像特徴量抽出、特徴量抽出の実装、少数データに対するモデルの選び方、対処方法、ベイズ推論を用いた計測データからのモデル選択 ～
・「スパースモデリングによる特徴量選択」や「画像処理を用いた特徴量抽出」技術を基礎から修得し、マテリアルズＤＸを成功させるための講座
・現場で問題になることが多いデータの入力法や結果の解釈のために重要な特徴量エンジニアリング技術を修得し、効率的な研究開発に活かそう！
・データの質を上げ、機械学習モデルの予測性能を向上させるために「特徴量エンジニアリング技術」は非常に重要なプロセスとなっています
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
昨今、マテリアルズＤＸの必要性が企業においても認識され、積極的な研究開発、実データへの応用が進んでいます。その中で、マテリアルズＤＸを行うための解析プログラムについては豊富なのですが、個々のデータに対して何を入力するべきなのか、得られた結果をどう解釈するのかについては現場レベルで問題になることが多いかと思います。
本講演では、そういった方針の決定や解釈性にとって重要な、機械学習による特徴量エンジニアリングの基礎について解説し、そのマテリアルズＤＸに向けた応用展開について講義します。また、その技術の中でも重要な行列分解やスパースモデリング手法についても取り上げ、Pythonによる実践方法とともに説明します。本講義を通して、マテリアルズＤＸへの成功事例への足がかりとなれば幸いです。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・マテリアルズＤＸの適用を行おうとしている方、また、適用を行っているがどう材料開発等に活かすか、お悩みの方 ・PythonやSPSS、R等のプログラムを用いて、マテリアルズＤＸに取り組んでいるが、内部がブラックボックスでお困りの方 ・材料開発、電池、電子部品、、金属、ナノマテリアル、データ解析、システム、ソフトほか関連企業の研究開発者の方 |
| 予備知識 |
・高校レベルの数学 学習について予備知識がなくても構いません |
| 修得知識 |
・スパースモデリングによる重要な特性・記述子の抽出と、マテリアルズインフォマティクスへの活用方法 ・エクセルファイルのデータから、Pythonを用いたスパースモデリングの実践方法 |
| プログラム |
１．マテリアルズＤＸの現状と、特徴量エンジニアリングの必要性 ２．スパースモデリングによる特徴量選択の基礎 ３．画像処理を用いた特徴量抽出の基礎 ４．マテリアルズＤＸへ向けた特徴量エンジニアリングの展開 ５．マテリアルズＤＸにおける今後の展望について |
| キーワード | マテリアルズＤＸ 特徴量エンジニアリング 計測インフォマティクス スパースモデリング 汎化性能 交差検定法 画像特徴量抽出 行列分解 機械学習 Python マテリアルズインフォマティクス |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、材料、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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