スパースモデリングのマテリアルズインフォマティクスへの活用

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スパースモデリングとは、一見複雑そうに見えるデータでも本質的な部分はごくわずかであるという仮定を用いて、データからその少数の本質を抽出するための方法論です。スパースモデリングは少ないデータからでも、本質を抽出することができ、MRI画像の撮像やブラックホールの撮像を始め、マテリアルズインフォマティクスでも応用されています。  本講義では、スパースモデリングとは何なのかという話から、Pythonでのハンズオンを中心に、どのようにマテリアルズインフォマティクス に活用していくかを紹介します。

  1. スパースモデリングとは何か
    1. スパースモデリングと機械学習の違い
    2. スパースモデリングの応用事例
  2. Lassoの基礎知識
    1. Lassoとは
    2. Lassoを実データで使うときのポイント
    3. Lassoの基本的な使い方 (Pythonハンズオン)
  3. 化合物の重要な部分構造を特定
    1. RdkitとLassoを用いた化合物の特性値予測
    2. 予測に重要な部分構造の抽出方法
    3. Pythonハンズオン
  4. スクリーニングモデルのための実験計画法
    1. ベイズ最適化とガウス仮定回帰
    2. Lassoとガウス過程回帰の組み合わせ方
    3. Pythonハンズオン

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円滑にハンズオンを進める上で、Google Colaboratoryの事前準備と簡単な使い方の予習をお願いいたします。

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