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CMCリサーチセミナーのご案内

       開催日時:2020年4月14日(火)10:30~16:30 
       会  場:ちよだプラットフォームスクウェア 5F  → 会場へのアクセス 
            〒101-0054 東京都千代田区神田錦町3-21
       受 講 料:45,000円 + 税    ※ 資料・昼食付
             * メルマガ登録者は 40,000円 + 税
             * アカデミック価格は 24,000円 + 税
            パンフレット


  お持ちいただくPCに、python実行システムとして、Anaconda3, Python3.7 version, 64-Bitと追加してpymatgenのインストールが必要です。

 Anaconda3はAnacondaのホームページ(https://www.anaconda.com/distribution/)からダウンロードが可能です。
 また、Anaconda3に追加してpython module * pymatgen のインストールが必要です。
 anacondaでのpymatgenインストール方法はこちら(https://anaconda.org/conda-forge/pymatgen)に説明があります。

 当方はAnaconda3 2019.10、Python3.7 version, 64-bitを用いてwindows10とubuntu16にて動作確認を行っています。
 ハンズオンで利用するサンプルスクリプトとデータのダウンロード先は別途指示いたします。


 
 
 ★ アカデミック価格:学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。
 ★ 【メルマガ会員特典】2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、2人目は無料です(1名価格で2名まで参加可能)。また、3名目以降はメルマガ価格の半額です。※ 他の割引と併用はできません。
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講 師

木野 日織 氏
(国研)物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門
情報統合型物質・材料研究拠点 主任研究員 理学博士

【講師経歴】
 平成8年3月 東京大学 理学系研究科 物理学専攻 修了
 平成8年4月 東京大学 物性研究所 物性理論部門 助手
 平成9年7月 JRCAT-ATP 理論部門研究員
 平成11年4月 学術振興会 特別研究員(PD)
 平成14年4月 独立行政法人 物質材料研究機構、現在は国立研究開発法人 物質・材料研究機構 統合型材料開発・情報基盤部門 情報統合型物質・材料研究拠点 主任研究員

【活 動】
 マテリアルズ・インフォマティクス、第一原理計算、物性理論を行う。日本物理学会所属。情報統合型物質・材料開発イニシアティブ(MI2I)主催のマテリアルズ・インフォマティクスハンズオンを平成29、30、31年度に行った。

セミナーの趣旨

 材料開発期間を圧縮すること、合成条件の最適化を行うことを大目的として物性物理・材料開発分野にも情報理論の適用が世界的に進んでいます。しかし、流行りだからでなく、機械学習により何が行えるのかをまず理解することが機械学習の導入・運用を成功させるには不可欠です。
 本セミナーでは式を用いた理論的な説明を最小限にして、マテリアルズ・インフォマティクスにより何が行えるかの理解を実習形式で深める事、scikit-learnを用いたpython scriptの書き方を学ぶ事を目的とします。データは主として物質科学データを用い、実習には受講者のjupyter notebook環境上のpython・scikit-learnスクリプトを用います。※

セミナー対象者

 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
 Python3.7,jupyter notebookの使い方が分かり、Anaconda3とpymatgenライブラリの実行環境構築が行える方

セミナーで得られる知識

 機械学習の基礎知識、演繹法とは異なる情報理論の問題の捉え方の理解、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、scikit-learnを用いたpythonコードの書き方

プログラム

  ※ 適宜休憩が入ります。

1. 座学編
 1.1 情報理論の四問題と情報理論適用の四過程
 1.2 計算機を用いた新帰納法と母集団サンプリング
  1.2.1 汎化性能
  1.2.2 訓練データとテストデータ
  1.2.3 記述子の作成の考え方

2. 基礎実習編: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とクロスバリデーション
  2.1.2 回帰手法
   ① 線形回帰(罰則項なし、Lasso、リッジ回帰)
   ② カーネルリッジ回
  2.1.3 分類(classification)手法
   ① ロジスティック回帰
 2.2 教師なし学習
  2.2.1 次元圧縮手法
   ① PCA
   ② 多様体学習
  2.2.2 クラスタリング(clustering)手法
   ① KMeans法
   ② ガウス混合法
   ③ 階層クラスタリング

3. 応用実習編
 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 候補点自動探索

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 低ランク行列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

 

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