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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。

本セミナーでは、線形回帰、Lasso、多変量解析、データサイエンスへの応用技術を解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、多変量解析・データ処理の基礎から解説し、特徴抽出や次元削減、データ前処理、相関とパターンの発見など、解析の手順を事例を交えて、分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析に必要な統計の基礎から、多変量解析の基礎と応用について解説いたします。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、多変量解析の考え方と活用するためのポイントを解説いたします。

MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

MTシステムはディープラーニングと異なり、結果が明示性を持ち、異常原因診断も高速に実行するため、生産設備の予知保全や検査問題など特にものづくり分野で利用が広がっています。
本セミナーでは、異常時の原因診断が可能な“ホワイトボックス型AI”として活用されるMTシステムについて、基礎から具体的な活用方法まで丁寧に解説いたします。
時系列データや振動波形の扱い方、画像データの扱い方なども併せて学んでいただけます。

本セミナーでは、医療ビッグデータ/リアルワールドデータを用いるための医薬品研究や臨床研究を実施するためのデータマイニングおよびデータモデリングについて解説いたします。
レセプトデータや健診データなどのリアルワールドデータの種類やその内容について解説し、実際の事例を紹介しながらデータを扱う上での問題点や個人情報保護などの法的コンプライアンスをふまえた注意点についても解説いたします。