本セミナーでは、取得したデータからの情報抽出のための機械学習の活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を解説いたします。
日時
- 2026年5月25日 13時00分〜 2026年5月29日 16時00分
開催予定
プログラム
近年では物質・材料に関するスペクトルデータを大量に取得できる装置環境が整ってきているが、複雑な形状をとるものや、フィッティングにかかる手間などから網羅的に解析を実施することが困難になってきている。 本講義では、取得したデータからの情報抽出のための機械学習活用について、機械学習の数理的な側面も交えながら基礎的な内容を紹介する
- マテリアルズ・インフォマティクス概要
- 機械学習の基礎
- 機械学習応用の流れと課題設定の重要性
- 代表的な機械学習応用事例の紹介
- 物質・材料データの特徴と注意点
- 「分かりたい」のか「見つけたい」のか?
- 情報科学市民権
- 物質科学の立場として忘れてはいけないこと
- スペクトルデータの低次元化とクラスター解析
- 高次元データとしてのスペクトルと低次元化の重要性
- 分類:教師あり学習と教師なし学習
- 特徴空間と類似度
- 特徴空間の解釈性と表現性
- 主成分解析によるスペクトルの低次元化
- k-means法によるスペクトルの分類
- 階層的クラスタリングによるスペクトルの分類
- 予測 (回帰) :予測モデルとモデル選択
- 予測・モデル選択の応用例
- モデル推定の種類
- 最尤法
- MAP推定
- ベイズ推定
- 確率論的にみた回帰と正則化
- 非線形モデリングの困難
- マルコフ連鎖モンテカルロ法によるパラメータ最適化
- 情報量基準によるモデル選択
- 解析事例
- スペクトル解析のためのEMアルゴリズムによるピーク検知
- ピーク検知のための処理フロー
- 非線形最小二乗法の困難
- 回帰と分布推定の違い
- ガウス分布の最尤推定
- EMアルゴリズムによる最尤推定
- スペクトル解析のための改良EMアルゴリズム
- 解析事例
受講料
- 1名様: 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 複数名: 22,500円(税別) / 24,750円(税込)
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 36,000円(税別) / 39,600円(税込) で受講いただけます。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 22,500円(税別) / 24,750円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 36,000円(税別) / 39,600円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 74,250円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
アーカイブ配信セミナー
- 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
- 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
- 視聴期間は2026年5月25日〜29日を予定しております。
ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。