ベイズ最適化入門 セミナー

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ベイズ最適化入門 セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

創薬や材料科学分野の研究開発など、データ取得コストが非常に高い分野において有望なベイズ最適化の基礎知識を、実例を通じて学べます。

ベイズ最適化入門

〜基礎・方法論とモデリング・実装方法等〜

講師

理化学研究所 革新知能統合研究センター(AIP) 特別研究員 博士(情報科学)  松井 孝太 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年7月16日(火) 12:30-16:30
●会場 [東京・王子]北とぴあ9階 902 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,040円(税込(消費税8%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,240円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

 科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」は疎かにすることができない重要なプロセスである。設計や計画が問題の根幹となっている例は、ロボット開発、創薬、天然資源の探鉱など枚挙に暇がない。近年、設計・計画問題に対するデータ駆動型のアプローチ(また、それを実現するための情報技術である機械学習)が注目されている。
 データ駆動型アプローチは、データ分析の方法だけでなく、データ収集の方法も考察の対象とする。特に後者の性質は、ものづくりなどデータ収集コストが非常に高い分野においては重要な意味を持つ。
 本セミナーでは、データ駆動型アプローチの1つであるベイズ最適化に注目し、その基本的な方法論と、現実の問題をどのように計算機上でシミュレート可能なモデルに落とし込むかというアイデアについて解説したい。

○受講対象:
 医学(創薬)や材料科学など、データ取得コストが比較的高い分野の実務者の方

○受講後、習得できること:
 ベイズ最適化の基礎知識
 ベイズ最適化の計算機実験の方法(Pythonによる実装例を紹介予定)

セミナー内容

1.導入
 1) 高データ取得コストの問題(創薬・新規材料開発を例に)
 2) 機械学習によるデータ駆動型アプローチ(能動学習という考え方)

2.ベイズ最適化の基礎知識
 1) ブラックボックスなシステムのベイズ統計的モデリング

  a) ベイズ線形回帰
  b) ガウス過程回帰
 2) ベイズ最適化の方法論
  a) 獲得関数の設計
  b)回帰問題におけるベイズ最適化
  c) 判別問題におけるベイズ最適化
  d) 超パラメータの設計
  e) 応用例の紹介

3. ベイズ最適化の実行法
 1) Pythonによるベイズ最適化の実装方法

  a) ベイズ線形回帰の実装
  b)ガウス過程回帰の実装
  c) 最大値探索のためのベイズ最適化の実装
 2) ベイズ最適化の実行例の紹介
  a) 学習アルゴリズムの超パラメータ調整への適用例
  b)新規材料探索問題への適用例

  <質疑応答>

セミナー番号:AC190774

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