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
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
本セミナーでは、通常の統計学 (標本理論) との対比を通じて、ベイズ統計学の考え方および有用性について紹介いたします。
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
本セミナーでは、確率の基本からベイズモデリングの最前線までを単純なデータを使った実演や具体的な応用事例紹介を通じて、ベイズモデリングに基づく機械学習の全体像を理解することができます。
本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。
本セミナーでは、マテリアルズDXを構成するマテリアルズインフォマティクスと計測インフォマティクスをデータ駆動科学に基づき紹介いたします。
その技術の中でも重要なスパースモデリングとベイズ推論を紹介いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。
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。
本セミナーでは、できるだけ少量の学習データから有益なモデル化や利用が行える機械学習を実現するための手法について、数式やプログラムをほとんど使わずに率直かつ平易に解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。
本セミナーでは、MCMC法の考え方と計算の仕組みについて基礎から解説いたします。
また、Rを用いた実例では、パッケージプログラムを利用せずに、アルゴリズムの仕組みを丁寧に解説いたします。
さらに、推定時のパラメータのゆらぎを考慮した予測法についても解説いたします。
本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。
本セミナーでは、データの可視化、モデルの予測性能向上、モデルの逆解析を特に重点的に解説いたします。
また、分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理に関する最新の研究事例を紹介いたします。
ケモインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにも役立つ内容となっております。
本セミナーでは、データ駆動型で入出力関係を捉えることができるガウス過程を用いたベイズ最適化について、基本的な考え、およびいくつかの応用例を紹介いたします。
本セミナーでは、材料設計や生物実験、心理学実験など様々なタイプの実験のデザインで求められる実験計画法や統計的検定、ベイズ最適化などの効率的にデータを収集するための方法について解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の基礎や活用のコツ、ベイズ最適化を活用した材料開発の最新動向について解説いたします。
本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ統計及びベイズモデリングの基本的な考え方を多くの例を交えて解説いたします。
また、最近話題のベイズ分析ツールRStanなどの基礎となるアルゴリズム (マルコフ連鎖モンテカルロ法)を取り上げ、ベイズ統計の各モデリング手法、RStanによるデータ分析の実践例を示します。
本セミナーでは、効率的な材料設計やプロセス・装置設計を可能にする実験計画法について取り上げ、必要なデータ解析理論とベイズ最適化の基礎、具体的な応用例や最新の研究事例などを解説いたします。
本セミナーでは、ベイズ最適化の概要と「条件最適化」「探索」への応用例、 ガウス過程回帰モデルについて詳しく解説いたします。