回帰モデルを用いた化学データの特性予測と実験条件探索

株式会社　技術情報協会江崎剛史　氏 55,000円

☆pythonを用いたデータ解析演習で学ぶ（ pythonコードを共有します）
☆ 非線形回帰、サポートベクター、決定木、ガウス課程回帰モデルなど、各手法の考え方、実践法を分かりやすく

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2024/07/30 (火) 10:30～ 16:30

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申込み期間

～ 2024/07/29

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

55,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

ZOOMを利用したLive配信
※会場での講義は行いません　

講師

江崎剛史　氏: 理化学研究所、医薬基盤・健康・栄養研究所を経て現職。データから医薬品候補を探索する手法の開発を目指した研究、データサイエンス教育に従事。

著書・担当執筆分：
『人と共生するAI革命　～活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望～』, エヌ・ティー・エス出版
「AI活用による薬物動態予測システムの開発」第7章第2節, pp. 237-242, 江崎剛史
『ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法』, 技術情報協会
　　　担当執筆分：第2章5節「「線形回帰分析」と「非線形回帰分析」によるデータ解析での留意点」 pp.10-20,江崎剛史
『Pythonではじめる異常検知入門　―基礎から実践まで―』, 科学情報出版, 江崎剛史, 李鍾賛（編：笛田薫）

カリキュラム、
プログラム

【講座主旨】
化学物質の開発は依然として膨大な費用と時間がかかっています。そこで、研究開発の効率化を目指し、ケモインフォマティクスの手法を使った化合物の特性予測や、最適な条件探索を行うモデルが注目されています。そのために、機械学習をはじめとした人工知能の貢献が期待されており、回帰モデルを構築する研究開発が進められています。本講演では回帰モデルに注目し、機械学習を用いた化合物の特性予測、そしてベイズ最適化を用いた条件探索について紹介します。また、Pythonを使った実装を行います。

【講座内容】
１．ケモインフォマティクスの概要
２．特性を予測すること
３．線形回帰モデル
４．過学習を抑制する回帰モデル
５．次元圧縮と回帰モデル
６．デモンストレーション：線形回帰
７．非線形回帰モデル
８．サポートベクター回帰
９．決定木に基づく回帰モデル
１０．重要な特性の推測
１１．デモンストレーション：非線形回帰
１２．最適な実験条件の探索
１３．ガウス課程回帰モデル
１４．デモンストレーション：ガウス課程回帰
１５．まとめ
【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

割引適用の場合は、お申し込み後、技術情報協会より確認のご連絡を差し上げます。

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。