技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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本セミナーでは、ベイズ最適化の概要と「条件最適化」「探索」への応用例、 ガウス過程回帰モデルについて詳しく解説いたします。
(2023年1月20日 10:30〜12:00)
(2023年1月20日 12:50〜14:20)
深層学習をはじめとする機械学習の利用が様々な分野で進んでいるが、有機化学の分野は実験コストが他分野と比べて高いため、他分野で有効な手法がそのまま有機化学において有用であるとは限らない。ベイズ最適化は実験コストが高い場合に、実験数を抑えつつ、最適解を見逃すことなく同定しうる手法として注目を集めている。
演者は微小な流路を反応場とするマイクロフロー合成法の開発に取り組んでいるが、その最適条件探索においてベイズ最適化を用いた実例について紹介する。実際にベイズ最適化を使用したことで感じた手法の威力や限界、さらには化学者の役割についても本講座で述べたい。
(2023年1月20日 14:30〜16:00)
製造業や創薬などの様々な実応用において、実験工程 (計画) を効率化することは重要な課題である。近年、機械学習 (しばしばAIとも呼ばれる) を用いた実験工程の効率化に関する研究が盛んに行われている。
本講演では、ベイズ最適化と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いて、最適な実験条件を効率的に探索するための方法について紹介します。特に、実験条件がすべて制御できる場合と、一部の条件が制御できない場合のそれぞれにおいて、実応用上重要となる最大化問題と領域推定問題の2つに焦点を当てながら解説いたします。
日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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2024/12/17 | 進化計算を利用した多目的最適化技術とその応用 | オンライン | |
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発行年月 | |
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2022/12/31 | 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集 |
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