マテリアルズ・インフォマティクスにおける回帰手法の基礎

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

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

1. MIで用いられる回帰手法の紹介
2. Lasso回帰
3. 勾配ブースティング
4. ガウス過程回帰
5. 活用事例
6. 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

問い合わせ先

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