機械学習による実験計画 セミナー

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会場開催

機械学習による実験計画 セミナー

★創薬やロボット開発・材料科学分野の研究開発など、実験データの取得が非常に重要な分野において有望な、能動学習ベイズ最適化の基礎知識から実際のモデル・実験計画への落とし込みについて、具体例を通じて学べます。

機械学習による実験計画

能動学習・ベイズ最適化基礎および実際の適用例

講師

名古屋大学大学院 医学系研究科 臨床医薬学講座 生物統計学分野 講師 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 2020年11月9日(月) 12:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第1特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800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」はおろそ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,設計や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.データ駆動型のアプローチは,データ分析の方法だけでなく,データ収集の方法も考察および最適化の対象とする.特に後者の性質は,実験科学やものづくりなどデータ収集コストが非常に高く多くのデータを得ることが困難な分野においては,効率的にデータの取得と実験を行う上で重要な意味を持っていると考えられる.
 本セミナーではデータ駆動型の機械学習アプローチの一つである能動学習に注目し,その基本的な方法論を,特に「ベイズ最適化」と呼ばれる最適化手法を中心に説明する.
 また,具体例を通して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も解説したい.

○受講対象:
 医学(創薬)や材料科学など,データ取得コストが高い問題を扱う分野の実務者の方.

○受講後、習得できること:
 - 機械学習における、能動学習や実験計画の考え方
 - ベイズ最適化を始めとする能動学習の基礎知識(モデリング,アルゴリズム)
 - ベイズ最適化を始めとする能動学習の実行方法(実装方法)

セミナー内容

1. はじめに:能動学習の基本概念
 1) 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について)
 2) 能動学習問題の定義:関数推定と関数最適化

2. ベイズモデルによる機械学習
 1) ベイズ線形回帰
 2) ガウス過程回帰
 3) ベイズモデルに基づく関数推定のための能動学習

3. ベイズ最適化の基礎
 1) ベイズ最適化のアルゴリズムとビルディングブロック
 2) 獲得関数の設計
 3) ベイズ最適化の実行例

4. レベル集合推定のための能動学習
 1) レベル集合推定問題
 2) モデリングとレベル集合の推定方法
 3) アルゴリズムと獲得関数

5. 構造出力デザインのための能動学習
 1) 構造出力デザイン問題
 2) 構造出力デザイン問題のためのベイズモデリング
 3) アルゴリズムと獲得関数

6. 事例紹介
 1) 物性値測定の効率化
 2) 物質の伝導度推定(イオン伝導性・熱伝導性等)
 3) 結晶成長シミュレーションの逆解析

7. 実装方法紹介

  <質疑応答>

セミナー番号:AC201181

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