ケモインフォマティクスに基づく材料・医薬品開発のための実践的なデータ分析と機械学習

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本セミナーでは、ケモインフォマティクスに基づくデータ分析と機械学習の基礎から実践までを、材料や医薬品の豊富な具体例を用いて解説いたします。

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プログラム

本セミナーでは、材料・医薬品開発のためのデータ分析と機械学習について講義します。データ分析と機械学習には多種多様な方法がありますが、分析と学習の方法の詳細ではなく、材料・医薬品に特化したより実践的なアプローチの全体像を紹介します。特に、企業の抱える実データや実用途における課題をどのように解決していくかについて、講演者の経験を交えながら講義します。

  1. データ分析・機械学習以前の基礎 〜材料・医薬品データを具体例に〜 (90分)
    1. データ分析・機械学習以前に行うこと
    2. データ分析の落とし穴
    3. 機械学習の落とし穴
    4. イシューからはじめよ
    5. 材料・医薬品データの特徴量・記述子
    6. 相関分析・頻度分析
    7. 回帰分析
    8. 回帰分析の解釈と共線性
  2. 機械学習の基礎 〜材料・医薬品データへの適用を具体例に〜 (90分)
    1. 線形回帰モデル
    2. リッジ回帰・ラッソ回帰
    3. 非線形回帰モデル
    4. モデルと結果の解釈
    5. 深層学習・ニューラルネットワークの構造
    6. ニューラルネットワークの学習
    7. 深層学習の注意点
  3. 機械学習を材料・医薬品開発へ応用する (90分)
    1. 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
    2. 量子化学の基礎
    3. シミュレーションと機械学習の融合
    4. 様々な物性予測モデル
    5. 転移学習の展望
    6. まとめ:イシュー、データ分析、機械学習

受講料

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