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本セミナーでは、分析バリデーションに必要な統計の基礎から解説し、具体的な実験データを使って、データ解析の考え方、方法、解釈について、質疑応答を交えて解説いたします。

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。

本セミナーは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を1日で把握して仕事に役立てることができることを目的としています。

本セミナーでは、ケモ・マテリアル・データのをもとに、Rプログラミングによる統計検定、多変量データの作り方、さまざまな視覚化法、機械学習、化学構造情報処理について実習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、スモールデータの解析の実態と、その方法論、データ収集の考え方を、実例を通じて解説いたします。

本セミナーでは、機械学習・ディープラーニングの基礎から解説し、センサー等の時系列データデータの分析の手法と実践のポイント、処理の違いによって結果がどの程度の際が生まれるかを実験し、説明いたします。

本セミナーでは、データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、基本的な考え方と手法の原理を解説いたします。

本セミナーでは、数学・統計的手法を用いたインフォマティクスの技術について基礎から解説し、実際のデータの解析デモンストレーションを行います。

本セミナーでは、アンサンブル学習とよばれるデータサイエンスの手法について、Pythonによるデモを交えて解説いたします。