~ ブラックボックス関数とベイズ最適化手法、多目的最適化問題に対するベイズ最適化手法、ベイズ最適化の実応用例 ~
・実験工程を効率化するための機械学習アルゴリズムを修得し、実務に応用するための講座
・実験や開発上の様々な設定に対する適切な予測モデルや獲得関数の使い分け方を修得し、最適な実験条件の探索に応用しよう!
・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。
~ ブラックボックス関数とベイズ最適化手法、多目的最適化問題に対するベイズ最適化手法、ベイズ最適化の実応用例 ~
・実験工程を効率化するための機械学習アルゴリズムを修得し、実務に応用するための講座
・実験や開発上の様々な設定に対する適切な予測モデルや獲得関数の使い分け方を修得し、最適な実験条件の探索に応用しよう!
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製造業をはじめとする様々な実応用の場において、高コストな実験工程を効率化することは重要な課題である。近年、機械学習・AI技術を用いることによる実験工程の効率化に関する研究が多数行われている。特に、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いることにより、最適な実験条件を効率的に探索することが期待できる。本セミナーでは、実応用上特に重要となる単目的最適化問題、多目的最適化問題およびロバスト最適化問題をベースにベイズ最適化アルゴリズムの基礎と応用について解説する。また、ベイズ最適化を行う際は適切な予測モデルおよび獲得関数と呼ばれる評価関数を設計する必要があるが、どのような問題に対してどのようなモデル、獲得関数を設計すべきかについても概説する。
本講演では、様々な設定に対して、それらの設定で使用できるベイズ最適化の方法論の紹介を重点的に行う。
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 |
・ベイズ最適化の方法論に興味がある方 ・どのような設定に対してベイズ最適化が適用できるかに興味がある方 ・ベイズ最適化を行う際にどの獲得関数を使えば良いかに興味がある方 ・最も効果的な実験を設計したい方 ・製品や製造プロセスの改善にベイズ最適化を応用したい方 |
予備知識 | ・大卒レベルの統計学の基礎 |
修得知識 |
・ガウス過程回帰の基本的な考え方 ・ベイズ最適化の方法論 ・どのような設定に対してベイズ最適化が適用できるのか ・様々な設定に対して,どの獲得関数を使用するのが適切であるか ・ベイズ最適化を用いた実応用の一部 |
プログラム |
1.ブラックボックス関数とベイズ最適化 2.ガウス過程と獲得関数について 3.単目的最適化問題に対するベイズ最適化手法 4.多目的最適化問題に対するベイズ最適化手法 5.ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化 6.多目的ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化 7.ベイズ最適化の関連技術と実応用 |
キーワード | ブラックボックス関数 ベイズ最適化 ガウス過程 多目的最適化 ロバスト尺度 期待値 |
タグ | 実験計画・多変量解析、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) |
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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