インフォマティクス 解析 セミナー


                  
ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法
晶析プロセスの設計・制御と結晶解析手法
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<セミナー No 508113 (Live配信)、508165(アーカイブ配信)>
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☆ 解析手法の基礎や具体的手順を、いちから学べる!
☆ 解析を円滑に行うための、データの収集と整備の要件とは?
☆ 化合物の特性予測のデモンストレーション実施!(デモで用いたGoogle Colaboratoryのコードとデータ例を配布)

ケモインフォマティクスにおける

データ解析の具体的手順

〜多変量解析と機械学習の活用法、Pythonデモ〜


■ 講師

滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士(理学) 江崎 剛史 氏

■ 開催要領
日 時

2025年8月8日(金)13:00〜17:00

【アーカイブ(録画)配信】
 2025年8月20日(水)まで申込受付(視聴期間:8月20日〜8月30日まで)

会 場

Zoomを利用したLive配信 or アーカイブ配信いずれか  ※会場での講義は行いません
 セミナーの接続確認・受講手順は「こちら」をご確認下さい。

聴講料

聴講料 1名につき49,500円(消費税込/資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき44
,000円〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

■ プログラム

【講座主旨】

化学・医薬品分野においては、膨大な費用と時間を削減するため、効率的な研究開発が求められています。そのためには、化学分野のデータに機械学習をはじめとした情報学の手法を適用するケモインフォマティクスが注目されています。これを活用することで、従来通りの研究開発で費やしていた業務時間や費用を削減し、新しい物質の生成に向けたヒントを得ることが期待されています。
本セミナーでは、多変量解析と機械学習といったケモインフォマティクスの基本的な手法と、近年注目されている化合物生成のAIについて講義を行います。そして、今後のケモインフォマティクスの課題となるデータ収集と整備について紹介します。そして、実際に業務で化合物の特性を予測できるようになることを目指してデモンストレーションを行います。デモンストレーションはGoogle Colaboratoryを使い、コードとデータの例を配布します。

【講座内容】

1.化学分野におけるデータ活用

2.化合物の特性を予測するモデル

3.線形モデル

4.過学習を抑制する回帰モデル

5.次元圧縮と回帰モデル

6.線形判別モデル

7.モデル構築に重要な特性の推測

8.デモンストレーション:線形モデル

9.非線形モデル

10.サポートベクターマシン

11.ランダムフォレスト

12.予測に重要な特性の推測

13.デモンストレーション:非線形モデル

14.まとめ

【質疑応答】

インフォマティクス 多変量解析 python セミナー