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、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
材料分析にあたり、計測データとしてスペクトルが得られる実験手法は、XPS、Raman、FT-IR、STEM-EELS、XRD、と枚挙にいとまがない。マッピング計測やオペランド分析などにより計測データが膨大化する一方、スペクトル解析は前提知識を要し、時間がかかることが多い。労働人口も減少する中で、現状より圧倒的に高効率なデータ解析手法が求められる。近年ではインフォマティクスの知見を導入した分析実験のDX化が提唱されている。
そこで講演者らは、機械学習を活用して、高速かつ属人性が低いスペクトル自動解析Pythonパッケージ”EM Peaks”の開発を進めている。
本セミナーでは、この”EM Peaks”を使ったデータ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性を実感していただき、取り入れ方についても解説する。受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介する。
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開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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2020/3/26 | ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点 |
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 |
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2013/8/1 | ガラスの破壊メカニズムと高強度化 |
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1993/3/1 | 新しいサーボ制御の基礎と実用化技術 |