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

材料・医薬品の効率的な開発のためのケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスに基づく実践的な機械学習入門

材料・医薬品の効率的な開発のためのケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスに基づく実践的な機械学習入門

~化合物研究者・開発者のための実践的なデータ分析と機械学習 / ケモインフォマティクスとマテリアルズ・インフォマティクスのためのデータ分析法 / データ分析に基づく具体的なイシューの立て方とその実践 / 適切な機械学習法の適用とその限界~

アーカイブ配信で受講をご希望の場合、視聴期間は2023年10月6日〜20日を予定しております。
アーカイブ配信のお申し込みは2023年10月6日まで承ります。

開催日

  • 2023年9月27日(水) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • データサイエンス・機械学習に基づく課題解決を考えている方

修得知識

  • ケモインフォマティクスとマテリアルズ・インフォマティクスのための材料や医薬品データに対する基礎的かつ徹底的なデータ分析法
  • データ分析に基づく具体的なイシューの立て方とその実践
  • 適切な機械学習法の適用とその限界

プログラム

 昨今、物理学・化学・生物学の様々なデータが膨大に蓄積され、そのような自然科学データに対する機械学習技術の応用と成功が注目されています。
 本セミナーでは、材料・医薬品をより効率的に開発するための、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスに基づく、実践的な機械学習について紹介します。主に適切なイシューの立て方、徹底的なデータ分析、そして機械学習の限界などについて、個々の詳細ではなく、実践に特化したアプローチを紹介します。特に具体例を交えながら、企業の抱える課題 (データの数や多様性が少ない、どのようにデータを集めイシューを洗練させるか、機械学習の予測精度ではなく結果の解釈を考えたい等) について、講演者の研究開発の経験を交えながら講義します。

  1. 機械学習を始める前に (90分)
    1. イシューからはじめよ
      1. 機械学習とデータ分析以前に行うべき、問題・課題・目的の明確化
      2. ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクスにおけるイシュー
      3. ビッグデータの落とし穴 〜たくさんデータがあればいいわけではない〜
      4. 機械学習の落とし穴 〜精度が高ければいいわけではない〜
      5. イシューからはじめよ
      6. 様々なイシューの具体例
    2. データ分析の基礎と徹底
      1. 化合物の特徴量の例
      2. 相関分析・頻度分析 〜シンプルな分析でイシューの大枠を把握する〜
      3. 交差項・相互作用分析 〜非線形な分析でイシューに深く切り込む〜
      4. 様々な特徴量を用いた重回帰分析
      5. 重回帰分析における多重共線性の罠
      6. 重回帰分析における解釈の罠
  2. 化合物データのための機械学習手法 (90分)
    1. 機械学習の基礎
      1. 機械学習における訓練データとテストデータの準備
      2. 特徴量の事前チェックと外挿
      3. 線形回帰の基礎
      4. 様々な特徴量を用いた線形回帰
      5. 非線形回帰の基礎
      6. 回帰モデルの安定性 〜多重共線性と過学習〜
    2. 様々な回帰モデル
      1. 多重共線性を抑えるためのリッジ回帰
      2. 過学習を防ぎ変数選択をするためのラッソ回帰
      3. 主成分分析 (PCA) による多重共線性の回避と変数独立化
      4. 変数増加法
      5. 変数増加法と変数減少法の利点と欠点
      6. 回帰モデルの使い分け
  3. 回帰モデルの解釈と機械学習の実践 (90分)
    1. 回帰モデルの解釈
      1. 回帰係数の意味
      2. 変数選択の解釈
      3. タカハシメソッドに基づく回帰モデルの応答分析
    2. 機械学習の実践
      1. 医薬品と材料データの特徴量 〜フィンガープリント・物性値・三次元立体構造・量子化学計算〜
      2. 医薬品と材料データの機械学習・深層学習モデル
      3. 例題と演習 (具体的なデータとプログラミングによる実演)
  4. 質疑応答 (30分)

講師

  • 椿 真史
    産業技術総合研究所 人工知能研究センター 機械学習研究チーム
    博士 (工学)

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

会場受講の複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 47,500円(税別) / 52,250円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

オンライン受講割引

  • オンライン受講の場合、1名様 34,700円(税別) / 38,170円(税込) で受講いただだけます。
  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 34,700円(税別) / 38,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 申込みフォームの受講方法から「オンライン」をご選択ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

会場受講 / アーカイブ配信対応セミナー

会場受講 または オンラインセミナー (アーカイブ配信) のいずれかをご選択いただけます。
お申し込みの際、受講方法の欄にて、会場受講またはオンライン受講をご指定ください。
オンラインセミナーの申込み受付の締切日も、会場受講のセミナー開催日までです。ご注意ください。​

オンラインセミナーをご選択の場合、以下の流れ・受講内容となります。
※会場で受講の場合、このサービスは付与されませんのでご注意ください。

  • 「ビデオグ」を使ったアーカイブ配信セミナーとなります。
  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • お申し込み前に、 視聴環境 をご確認いただき、 視聴テスト にて動作確認をお願いいたします。
  • 視聴期間は2023年10月6日〜20日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は、PDFファイルをダウンロードいただきます。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2024/11/25 Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント オンライン
2024/11/26 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
2024/11/27 ディープニューラルネットワークモデルとMTシステムの基礎・学習データ最小化・ エンジニアリング応用入門 オンライン
2024/11/27 医薬品開発に使えるタンパク質の理論的デザイン法とタンパク質のフォールディング予測法 オンライン
2024/11/28 機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略 オンライン
2024/11/28 “データサイエンス入門”の入門 オンライン
2024/11/28 音・画像情報処理技術の基礎と認識・検査システムへの応用 オンライン
2024/11/29 「統計的品質管理」総合コース2024 オンライン
2024/11/29 「統計的品質管理」総合コース2024 オンライン
2024/11/29 プロセスバリデーションと年次照査 (APR) への応用 オンライン
2024/11/29 機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略 オンライン
2024/11/29 Quality by Designのための実験計画法 オンライン
2024/12/2 カルマンフィルタの実践 オンライン
2024/12/3 ルールベースと機械学習ベースの画像認識技術 オンライン
2024/12/4 機械学習に基づいた不確実環境下における適応的実験計画 オンライン
2024/12/6 AI/機械学習と従来型実験データの実用的な組み合わせ方法 オンライン
2024/12/6 知って得する統計的寿命予測法のあれこれ オンライン
2024/12/9 Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用 オンライン
2024/12/9 AI外観検査導入のための基礎と進め方・留意点 オンライン
2024/12/11 AIニューラルネットワークが切り拓く次世代センシング技術 オンライン

関連する出版物

発行年月
2024/1/12 世界のマテリアルズ・インフォマティクス 最新業界レポート
2023/12/27 実験の自動化・自律化によるR&Dの効率化と運用方法
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/4/28 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
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
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14 AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/12/30 実践Rケモ・マテリアル・データサイエンス
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/8/1 材料およびプロセス開発のためのインフォマティクスの基礎と研究開発最前線
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26 ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24 リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/1/31 マテリアルズ・インフォマティクスによる材料開発と活用集
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例