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
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本セミナーでは、重回帰モデルやARモデルなどの従来解析から、ディープラーニングやLSTMを用いた時系列モデリング、さらに強化学習による最適制御までを体系的に紹介いたします。
さらに、限られた実機データの補完やデータ分布の偏り対策など、現場で直面する課題への実用的な対処法も網羅し、制御システム開発におけるAI活用の基礎・実務の勘所を習得いただけます。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。
本セミナーでは、実践編として、種々のヒトにおける薬物間相互作用の予測法を演習として経験していただき、予測特性を理解していただきます。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、データ解析のデモンストレーションを通して、スペクトルのピークフィッティング処理などに機械学習を取り入れることの有用性、取り入れ方について解説いたします。
また、受講者が各自持っているデータセットへ適用しやすいように、具体的な応用事例も豊富に紹介いたします。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。
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本セミナーでは、実践編として、種々のヒトにおける薬物間相互作用の予測法を演習として経験していただき、予測特性を理解していただきます。
本セミナーは、データサイエンスについて取り上げ、データサイエンスの基礎から解説し、データサイエンスの疑問に対する回答を試みます。
本セミナーでは、機械学習で基本的に用いられる「予測」「分類」「分布推定」「ベイズ最適化」技術の背景にある数学を簡単に解説し、「機械学習ポテンシャル」「スペクトル分類」「ピーク推定」等、マテリアルズ・インフォマティクスで用いられる機械学習の基礎とノウハウについて詳解いたします。