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本セミナーでは、機械学習の基本的な教師あり学習手法の考え方や理論的背景の説明とともに、Pythonを用いた簡単な例題を交えて機械学習の理解を深めます。

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。

本セミナーでは、分析に当たっての基本的な考え方や分析手法の概要から、官能評価を計画するための注意点、実施の際の留意事項までを習得していただきます。

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。

本セミナーでは、統計手法選択・サンプルサイズの決定について根拠として説明出来るようにわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、医薬品の売上予測について基礎から解説し、説明性の高いアサンプション設定、不確実性要因およびその対応方法と、売上予測におけるExcelの使い方について詳解いたします。

本セミナーでは、難解な数式を用いずに、具体的なデータや図表を使って実験計画法の基礎から解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ計測の創始者である講師が、ベイズ計測の基礎から計測インフォマティクスの活用方法まで分かりやすく解説いたします。

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本セミナーでは、ファーマコメトリクスの基礎から、臨床でのファーマコメトリクスの活用による適切な投与設計と副作用発現の低下にむけた現状や今後の展望について解説いたします。

本セミナーでは、まずベイズ最適化の基礎について概説いたします。
次いで、最大化問題、領域推定問題、ロバスト最適化問題のためのベイズ最適化について説明し、いくつかの発展的話題や実応用例を紹介いたします。

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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。