開催概要
マテリアルズ・インフォマティクスを活用し、新しい素材を発見したり、目標とする物性値や実験時の推奨値を導き出したりするには、様々な機械学習の手法があります。
そのため、MIを始めるにあたって、どのような手法があり、進めようとしているテーマに対してはどの手法が適切なのか？など、MIのアプローチ検討へ大きなハードルを感じられている方々が多く見受けられます。
弊社ではこれまで、「ベイズ最適化」や「実験計画法との比較」などについて解説してきました。
今回は、ガウス過程回帰, Lasso回帰,勾配ブースティングなどの回帰手法の基礎について、MI専業のデータサイエンティストである西本より解説いたします。
また、回帰手法を用いてどのようなことができるのか、その活用ケースをわかりやすくご説明するために、直近メジャーアップデート予定の実験条件検討ソフトウェアmiHub®の回帰分析機能についてご紹介しながら解説させていただきます。
参加費用
無料
コンテンツ
- はじめに
- 登壇者より講演：40分
- 質疑応答：20分
講演内容
- MIで用いられる回帰手法の紹介
- Lasso回帰
- 勾配ブースティング
- ガウス過程回帰
- 活用事例
- miHub®で利用できる回帰手法
※内容は変更となる場合が御座います。予めご了承願います。
登壇者
西本 達志
Tatsushi Nishimoto
MI-6株式会社カスタマーサクセスデータサイエンティスト
東京工業大学 生命理工学研究科修了。大学院ではバイオインフォマティクスの研究に従事。Microsoft ジャパンを経て、2019年より現職。 現職ではデータサイエンティストとしてmiHub、Hands On 事業に携わる。
対象者
- マテリアルズ・インフォマティクス（MI）に関わる方（研究者、解析者、マネジメント層の方など）
- 材料開発に用いられる回帰分析に興味のある方・取り組もうとされている方
申し込み締め切り
2024年3月6日（水）14:00
※申込が多数あった場合は事前に締め切らせていただく可能性がございます
問い合わせ先
※ご登録いただくメールアドレスに、開催前日の参加者の確定を目処に事前案内のメールをお送りします。 迷惑メールの設定や、メールアドレス記載の誤りによって、ご案内ができないケースがございます。 設定確認と登録アドレスに間違いがないよう、ご確認お願いいたします。
※同業他社企業のお申し込みはお断りしております。