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回帰分析のセミナー・研修・出版物

知って得する統計的寿命予測法のあれこれ

2024年11月22日(金) 13時00分16時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、統計的寿命予測法について基礎から解説し、信頼性工学の寿命予測を行う際に、確率紙を起点にして、分析方法の進化を段階的に示し、正確な推定方法である多変量非線形回帰モデルまでの流れを詳解いたします。

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

2024年11月22日(金) 10時30分2024年12月5日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

品質管理のための統計的モデリングと予測手法

2024年11月11日(月) 10時30分2024年11月21日(木) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、化粧品の品質管理のための統計的モデリングとして「相関分析」と「回帰分析」を考え、観察研究における予測、実験研究における因果効果の発見について解説いたします。

スモールデータ解析の方法と実問題解決への応用

2024年11月8日(金) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

化粧品・医薬部外品など商品開発における官能評価の基礎と数値化のための具体的手法

2024年11月5日(火) 13時00分2024年11月18日(月) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、官能評価の手法の中からQDA法、SD法、CATA法を取り上げ、その内容を解説いたします。
また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。

品質管理のための統計的モデリングと予測手法

2024年10月31日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、化粧品の品質管理のための統計的モデリングとして「相関分析」と「回帰分析」を考え、観察研究における予測、実験研究における因果効果の発見について解説いたします。

時系列データからの制御対象モデル構築法

2024年10月31日(木) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーは、制御分野における時系列データから制御系設計、突発的異常発生予知のモデリングを紹介いたします。
産業界の制御開発者向けに、実際に収集した時系列データを用いた実例を用いて実践的に解説いたします。

安定性試験のための統計解析

2024年10月30日(水) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、分析法バリデーションの基礎、必要な統計知識、分析法バリデーションの応用について、視覚的に理解しやすい絵やグラフを用い、演習を交えながら具体的に分かりやすく解説いたします。

化粧品・医薬部外品など商品開発における官能評価の基礎と数値化のための具体的手法

2024年10月23日(水) 13時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、官能評価について基礎から解説し、官能評価の手法の中からQDA法、SD法、CATA法を取り上げ、その内容を解説いたします。
また、得られたデータの解析法について、サンプルデータを用いて解説し、触感を伴う官能評価データの化粧品・医薬部外品などの商品開発への活用法について考察いたします。

Transformerニューラルネット 産業現場応用の研究動向

2024年10月17日(木) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもある Chat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

サンプリング試験 (ロットの合否判定方法) への応用

2024年9月30日(月) 13時30分2024年10月28日(月) 16時15分
オンライン 開催

安定性試験の評価と有効期間の設定

2024年9月30日(月) 10時30分2024年10月28日(月) 13時30分
オンライン 開催

Transformerニューラルネットの原理と産業現場応用への研究

2024年9月19日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、生成AIブームの火付け役でもあるChat GPT など革新的なTransformerニューラルネットを基盤とした技術とその応用可能性について解説いたします。

製造業における予測・原因分析・縮約・分類のための統計・多変量解析 実践入門

2024年9月19日(木) 10時00分17時00分
オンライン 開催

本セミナーでは、実務で使えるデータ分析手法、統計解析の危うさとグラフによる目視確認の重要性、成果が出やすい手法、重回帰分析、主成分分析、クラスター分析、因子分析などについて、実務経験豊富な講師が、実践的に分かりやすく解説いたします。

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化 実践入門

2024年9月18日(水) 10時00分2024年9月20日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

統計の初心者でも理解できる分析法バリデーションにおける統計解析

2024年9月13日(金) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、分析法バリデーションの基礎、必要な統計知識、分析法バリデーションの応用について、視覚的に理解しやすい絵やグラフを用い、演習を交えながら具体的に分かりやすく解説いたします。

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例

2024年9月11日(水) 10時30分2024年9月13日(金) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

重回帰分析

2024年9月10日(火) 13時00分17時00分
オンライン 開催

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス & 統計的最適化 実践入門

2024年9月5日(木) 10時00分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、実験計画法の基礎として原理と問題点から解説し、実験計画法の問題点を補うためにディープラーニングを併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

相関回帰分析

2024年9月3日(火) 13時00分17時00分
オンライン 開催

相関回帰分析、重回帰分析 (2日間)

2024年9月3日(火) 13時00分17時00分
2024年9月10日(火) 13時00分17時00分
オンライン 開催

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践事例

2024年8月29日(木) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーは、新材料設計、材料製造プロセスの効率化、画像による材料検査の自動化を目指す技術者や研究者にとって、業務の質を向上させ、競争力を高めるための知識とスキルを提供いたします。

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

2024年8月8日(木) 10時30分2024年8月18日(日) 16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、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、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。

分析法バリデーションへの応用

2024年7月31日(水) 14時15分2024年8月30日(金) 16時30分
オンライン 開催

「統計的品質管理」総合コース2024

2024年7月31日(水) 10時30分2024年12月26日(木) 18時00分
2024年7月31日(水) 14時15分2024年12月26日(木) 18時00分
2024年9月30日(月) 10時30分2024年12月26日(木) 18時00分
2024年9月30日(月) 14時15分2024年12月26日(木) 18時00分
2024年11月29日(金) 10時30分2024年12月26日(木) 18時00分
2024年11月29日(金) 14時15分2024年12月26日(木) 18時00分
オンライン 開催

機械学習による適応的実験計画

2024年7月31日(水) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、研究開発の高精度化・高効率化を実現するデータ駆動型アプローチ・機械学習・実験計画について詳しく解説いたします。
機械学習による実験計画の考え方から、ベイズ最適化・能動学習の基礎、機械学習モデルの超パラメータ最適化・品質領域の推定・プロセス条件の最適化などの材料工学への各応用例、Pythonによる実行方法までを解説いたします。

データサイエンスの基礎

2024年7月31日(水) 10時30分2024年8月30日(金) 13時30分
オンライン 開催

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

2024年7月30日(火) 10時30分16時30分
オンライン 開催

本セミナーでは、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、Pythonを使った実装を交えて解説いたします。

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