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本セミナーでは、多変量解析について基礎から解説し、重回帰分析、主成分分析、分散分析 (ANOVA) 、クラスター分析など代表的な手法について解説いたします。
ご自身が関わっている業務や研究課題について、どのような手法を適用していくべきか、そのためにどんな準備が必要かについて、ヒントが得られることと思います。

本セミナーでは、ケモインフォマティクスの基礎である化合物の表記方法、さらには化合物検索、化合物データベース構築について、プログラミング言語Pythonと、Pythonのケモインフォマティクス用ライブラリーであるRDKitを用いて、実践的内容を解説いたします。

本セミナーでは、特許調査とテキストマイニングの基礎から概観し、各種ツールのテキストマイニング関連機能の活用事例を紹介いたします。
また、機械学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介いたします。

本セミナーでは、機械学習全般に共通する基本的な概念、そして特に要望の多い異常検知の理論や実装方法を分かりやすく解説いたします。

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。