tech-seminar.jp

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。

データを適切に取り扱い、分析を行うことが、どの分野でも重要な課題となっています。
このセミナーでは、Excelを操作しながら、単に計算の方法を知るだけでなく、なぜそのような計算を行うのかといった仕組みの理解についても重点をおいて解説いたします。

本セミナーでは、データでものを観る見方、データの基本分布形態 (正規分布) の理解・活用法、良品を作り続ける能力の判断、管理図の見方・使い方が分かる、仕入れ先・原材料の違いの有無をデータから判断するノウハウについて、事例を交え分かりやすく解説いたします。

本セミナーでは、Microsoft Excelを利用し、データ・リテラシーとして必要なデータの理解から分析までを、演習を交えて、操作や出力結果の見方を含めて解説いたします。

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、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。