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本セミナーは、分析法バリデーションについて基礎から解説いたします。
分析能パラメータの基準値設定など統計解析が苦手な方でもわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、おもに統計における正則化線形回帰という視点からスパースモデリングを概観し、多数提案されている主要な発展的手法も解説いたします。
さらに、具体的な問題をスパースモデリングにより定式化して効率的に解決する事例を、簡単なプログラム例とデモを交えて紹介いたします。

本セミナーでは、ソフトウェアによるデモンストレーションを交え、1日で統計学の基礎をマスターしていただきます。
統計的な考え方から検定まで確実に習得できますので、今後、多変量解析や実験計画法による品質管理など、応用編へのステップアップを考えていらっしゃる方に受講をおすすめします。

本セミナーでは、機械学習を用いた「時系列データ分析」の基礎から、「将来予測」「異常検知」等への応用をわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、ベイズ統計学について基礎からわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、時系列データを対象にし、データの個性を定量化する統計的指標や、数式として表現する時系列モデルを多数紹介いたします。更に、応用として「将来予測」や「異常検知」に着眼し、より高度な機械学習モデルを取り入れつつ、実務への応用をサポートいたします。

本セミナーでは、マテリアルズ・インフォマティクスについて取り上げ、特徴量を適切に表現する記述子開発・設計・計算技術とそれを用いた材料への応用事例まで解説いたします。