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CMCリサーチウェビナー【ライブ配信】 のご案内

       開催日時:2021年3月18日(木)10:30~16:30 
       受 講 料:50,000円 + 税  * 資料付
          *メルマガ登録者 45,000 円 + 税
          *アカデミック価格 24,000 円 + 税
         パンフレット

※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
 お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
   → https://zoom.us/test
 ★ 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名以上同時申込かつ申込者全員がメルマガ会員登録していただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額 となります。
 ★ お申込み後のキャンセルは基本的にお受けしておりません。ご都合により出席できなくなった場合は代理の方がご出席ください。
 
お申し込み受付中

申込方法

 ウェビナー参加のお申込は、下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお願いします。
 セミナーお申し込み前に必ず  こちら  をご確認ください。

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 2名以上同時申込かつ申込者全員がメルマガ会員登録していただいた場合、1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額 となります。複数名の受講申込みで、メルマガ登録をされていない方がおられる場合には、メルマガ登録を行ってから、ウェビナー参加を、お申込ください。 → メルマガ登録ページ  ウェビナー参加のお申込は、下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお願いします。
    受講者1 (受講料半額)   FAX申込用紙PDF 
  受講者2 (受講料半額)   FAX申込用紙PDF 
  受講者3 (受講料半額)   FAX申込用紙PDF 
  * 4名以上の受講については、CMCリサーチまでお問い合わせください。 → お問い合わせページ 
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講 師

 増井 隆治 氏  ㈱HACARUS データサイエンティスト

【講師経歴】
 京都大学 情報学研究科 修士課程修了後、㈱HACARUSに入社。学生時代から、HACARUS でスパースモデリングを用いた実データの解析を行い5年が経過。昨年は外観検査サービスSPECTROのコアのアルゴリズムの開発を行う。

【活 動】
 滋賀大学でのデータ分析に関する講義や、Ledge.ai, CodeZineなどのWebメディアを通してスパースモデリングの解説を行う。

セミナーの趣旨

 スパースモデリングとは、一見複雑そうに見えるデータでも本質的な部分はごくわずかであるという仮定を用いて、データからその少数の本質を抽出するための方法論です。スパースモデリングは少ないデータからでも、本質を抽出することができ、MRI画像の撮像やブラックホールの撮像を始め、マテリアルズインフォマティクスでも応用されています。
 本講義では、スパースモデリングとは何なのかという話から、Pythonでのハンズオンを中心に、どのようにマテリアルズインフォマティクス に活用していくかを紹介します。
 ※ ハンズオンでは Google Colaboratory を使用します。Googleアカウントの用意が必要になります。円滑にハンズオンを進める上で、Google Colaboratoryの事前準備と簡単な使い方の予習をお願いいたします。

セミナー対象者

 ・データを理解するための分析手法を身に付けたい方
 ・ディープラーニング以外のデータ分析の手法に興味がある方
 ・スパースモデリングという言葉は知っているが、何ができるのか、どうやって使うのか困っている方

セミナーで得られる知識

 スパースモデリングとは何なのかという話から、どのようなところに使えるのかという具体的な応用例も示しつつ、なるべく数式を使わずに説明します。また、講義中ではハンズオンを通して、実際のデータに対してどのようにスパースモデリングを適用するかも紹介します。

プログラム

               ※ 適宜休憩が入ります。
1. スパースモデリングとは何か
 1.1 スパースモデリングと機械学習の違い
 1.2 スパースモデリングの応用事例

2. Lassoの基礎知識
 2.1 Lassoとは
 2.2 Lassoを実データで使うときのポイント
 2.3 Lassoの基本的な使い方(Pythonハンズオン)

3. 化合物の重要な部分構造を特定
 3.1 RdkitとLassoを用いた化合物の特性値予測
 3.2 予測に重要な部分構造の抽出方法
 3.3 Pythonハンズオン

4. スクリーニングモデルのための実験計画法
 4.1 ベイズ最適化とガウス仮定回帰
 4.2 Lassoとガウス過程回帰の組み合わせ方
 4.3 Pythonハンズオン
 
 

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