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(4/24)ベイズ最適化の基礎と応用およびPythonによる実装

ベイズ最適化の基礎と応用およびPythonによる実装

~基礎知識から、深層学習のパラメータ調整や材料工学への応用、実行方法まで~

実験計画法や機械学習のハイパーパラメータ探索などに応用される「ベイズ最適化」。
その基本的な方法論から、深層学習におけるパラメータ調整や材料工学への応用例、実行方法(デモ有)までを詳しく解説します。
これからベイズ最適化について学ばれる方・知識を整理されたい方から、実務応用を考えている方など、ぜひこの機会をご活用ください。

日 時 2020年4月24日(金)  13:00~16:30
会 場 東京・大田区平和島 東京流通センター 2F  第3会議室  会場地図
受講料(税込) 44,000円   
定価:本体40,000円+税4,000円
【2名同時申込みで1名分無料キャンペーン(1名あたり定価半額22,000円)】
※2名様とも会員登録をしていただいた場合に限ります。 会員登録について
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
※受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※その他の割引の併用はできません。

 なお、本システムのお申し込み時のカート画面では割引は表示されませんが、
上記条件を満たしていることを確認後、ご請求書またはクレジット等決済時等に
調整させて頂きます。

ポイント還元 誠に勝手ながら2020年4月1日より、会員割引は廃止とさせて頂きます。
当社では会員割引に代わり、会員の方にはポイントを差し上げます。
ポイントは、セミナーや書籍等のご購入時にご利用いただけます。
会員でない方はこちらから会員登録を行ってください。
備 考※資料付
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

本セミナーはサイエンス&テクノロジー株式会社が主催いたします。
得られる知識 ・機械学習における、能動学習や実験計画の考え方
・ベイズ最適化の基礎知識
・ベイズ最適化が応用可能な問題
・ベイズ最適化の実行方法
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。
大学初年度程度の微積分、線形代数、確率・統計の知識があるとより理解が深まると思います。

講師

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

講演趣旨

 科学的な営みを実行していくうえで、「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す。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ありません。
 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ます。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します。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重要な意味をもっていると考えられます。
 本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一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と思います。

※複数名で受講の際は、備考欄に受講される方の「氏名・部署名・メールアドレス」を
ご連絡ください。

(4/24)ベイズ最適化の基礎と応用およびPythonによる実装

価格:

44,000円 (税込)

[ポイント還元 2,200ポイント~]
購入数:

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講演内容

1.導入
 1.1 データ取得コストが高い現実の問題(創薬・新規材料開発を例に)
 1.2 機械学習によるデータ駆動型アプローチ(能動学習,実験計画という考え方について)
 
2.ベイズモデルによる機械学習とベイズ最適化の基礎
 2.1 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
  2.1.1 ベイズ線形回帰
  2.1.2 ガウス過程回帰
 2.2 ベイズ最適化の方法論
  2.2.1 導入:ブラックボックス関数のベイズ最適化
  2.2.2 獲得関数の設計
  2.2.3 連続値出力な関数に対するベイズ最適化
  2.2.4 離散値出力な関数に対するベイズ最適化(2値出力を例に)
  2.2.5 ベイズ最適化におけるハイパーパラメータの調整
 
3.応用事例紹介

 3.1 深層学習におけるパラメータ調整への応用
 3.2 適応的マッピングによる材料の低品質領域の高速推定
 3.3 イオン伝導性物質の伝導度推定
 
4.ベイズ最適化の実行

 4.1 Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
 4.2 ベイズ最適化の実行例のデモ紹介

 □質疑応答・名刺交換□

留意事項

※書籍・セミナー・イーラーニングBOOKのご注文に関しましては株式会社イーコンプレスが担当いたします。

当社ホームページからお申込みいただきますと、サイエンス&テクノロジー株式会社から受講券および会場案内等をご指定の住所に送付いたします。
また、お申込の際、事前に会員登録をしていただきますとご購入時にポイントが付与され、 貯まったポイントはセミナーや書籍等のご購入にご利用いただけます。
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