機械学習・実験計画法による少数データからのデータ解析手法と材料開発・プロセス設計への応用 ~デモ付~ <オンラインセミナー>
~ ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスの基礎と応用事例、機械学習による実験計画法の活用・能動学習の手法、ノーコードでできるデータ解析のデモ ~
・材料設計やプロセス設計を効率的に行うために、機械学習モデルの最適な選定や予測精度向上に活かすための講座!
・実験計画法や機械学習を用いた、少数データからの解析技術を修得し、モデルを適切に活用した分子設計・材料設計・プロセス設計に活かそう!
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・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。
講師の言葉
様々な分野において、蓄積されたデータを解析することで、データから情報を抽出したり、その情報から知識を獲得したりできます。ただニッチな材料になるほど、蓄積されたデータ点は少数で、一般的なデータ解析・機械学習が困難になります。
一方で、高機能性材料の開発やコンピュータシミュレーションによる設計などの研究・開発の現場において、効率的に実験・製造・シミュレーションを実施するために実験計画法が活用されます。例えば5つの実験パラメータ(材料組成・反応温度・反応時間・添加物の種類など)があり、それぞれ 10 の候補の値がある場合、すべての組み合わせは10万通りになってしまいます。しかし実験計画法を用いれば、その中の数個の実験候補から実験パラメータと実験結果(材料の物性・活性など)との間の関係性をデータ解析・機械学習によりモデル化することで、所望の物性・活性を実現するための候補を効率的に探索できます。このように少数でも実験データを活用することで、効率的な分子設計・材料設計およびプロセス・装置設計を達成できます。
本講義では、そのような(適応的)実験計画法や、実験計画法を実現するための少数データに基づくデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説します。さらに具体的な分子設計・材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介します。データ解析・機械学習・実験計画法の理解を深め、それらの実践活用をご覧いただくため、プログラミングなしにデータ解析・機械学習・実験計画法を実施できるウェブサービス Datachemical LAB を使用したデモンストレーションも行います。
セミナー詳細
開催日時 |
- 2022年07月27日(水) 10:30 ~ 17:30
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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、化学・環境・異物対策、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・実験データを用いた解析について知りたい方
・少数データに基づくデータ解析・機械学習に関心のある方、予測精度の向上に関心のある方
・複数の手法・モデルから最適なものを選びたい方
・実験計画法や適応的実験計画法について、統計の基礎から学びたい方
・効率的な実験を計画することで、目標を達成するまでの実験にかかる費用やコストを削減したい方
・データ解析・機械学習の実践利用について学びたい方 |
予備知識 |
・大学初年度程度の数学知識があると理解が深まります |
修得知識 |
・データ解析・機械学習や実験計画法・ベイズ最適化の基礎を習得できる
・実験計画法を実現するためのデータ解析の理論を理解できる
・低予算で効率的な実験計画を立てられる
・少数データの解析において予測精度向上の鍵となる知識を学べる
・高度な機械学習法を学習し、機械学習モデルを構築できる
・複数の機械学習モデルから、予測精度を考慮して適切なモデルを選択できる
・データ解析・機械学習の実践利用について学べる |
プログラム |
1.ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクス
(1).分子設計とは
(2).材料設計とは
(3).プロセス設計とは
(4).モデリング
(5).モデルの活用した分子設計・材料設計・プロセス設計
2.実験計画法および少数データに基づくデータ解析・機械学習
(1).線形回帰分析
(2).非線形回帰分析
(3).線形クラス分類
(4).非線形クラス分類
(5).実験計画法
(6).適応的実験計画法
・能動学習
(7).ガウス過程回帰
(8).ベイズ最適化
3.研究事例・応用事例
(1).ベイズ最適化による材料設計・プロセス設計・装置設計
(2).材料設計の実例
(3).プロセス設計・装置設計の実例
4.まとめ
(1).さらに深みを目指すために
(2).質疑応答
※ プログラミングなしにデータ解析・機械学習・実験計画法を実施可能なウェブサービス Datachemical LAB のデモンストレーションを行います。データ解析・機械学習・実験計画法を実際にご覧いただきながら、理解を深めていただきます。講義と実演を並行して行うことで、学習した内容の実践利用をご覧いただきます。
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キーワード |
分子設計 材料設計 プロセス設計 線形回帰分析 モデリング ガウス過程回帰 ベイズ最適化 ノーコード開発 |
タグ |
創薬・医薬品結晶、化学工学、実験計画・多変量解析、材料、統計・データ |
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)
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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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