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＜年末年始休業のお知らせ＞
年末年始期間中（2024年12月27日（金）～ 2025年1月5日（日））、セミナー事務局はお休みをいたします。
セミナーのお申込やお問合せは、休業期間中も24時間受け付けておりますが、事務局からの返事・回答等は、休み明けより順次お返しいたします。
あらかじめご了承ください。
なお、視聴期間内のセミナーについては、通常通りご視聴を頂く事ができます。

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2025/01/21(火) 10:30 ON AIR
株式会社AndTech

ベイズ最適化と能動的レベル集合推定による適応的実験計画の基礎と実践方法および適用事例

ベイズ最適化や能動的レベル集合推定などの適応的実験計画を使うための問題の設計方針・機械学習モデルの構築・実験計画アルゴリズムまでを一気通貫に解説！
質問OK 初～中級者向け 返金保証
49,500 円(税込)
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6時間0分 詳細へ
2025/01/20 17:00 まで
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イベント概要

2025年1月21日開講。WEBでオンラインLive講義にどこからでも参加できます。第一人者の名古屋大学　松井氏のご講演。ベイズ最適化と能動的レベル集合推定による適応的実験計画の基礎と実践方法および適用事例について説明します。

■注目ポイント

★ベイズ最適化や能動的レベル集合推定などの適応的実験計画を使うための問題の設計方針・機械学習モデルの構築・実験計画アルゴリズムまでを一気通貫に解説！

カリキュラム/プログラム

【本セミナーの主題および状況・本講座の注目ポイント】

■本セミナーの主題および状況

★ベイズ最適化とは機械学習の手法の一つであり、現状のデータから合成条件を効率よく最適化する手法となっています。

★科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」はおろそ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は重要な意味を持っていると考えられます。

■注目ポイント

★機械学習による適応的実験計画の考え方を解説！

★ベイズモデリングの基礎知識を解説！

★ベイズ最適化や能動的レベル集合推定の基礎知識・実行方法とは！？

講座担当：牛田孝平

≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫


【時間】 10:30-16:30

【講師】名古屋大学　医学系研究科　松井　孝太　氏

【講演主旨】

　科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」はおろそ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は重要な意味を持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適応的実験計画に注目し、ベイズ最適化と能動的レベル集合推定という2つの手法について、統計モデリング、アルゴリズム、適用事例を解説したいと思います。

【プログラム】

１．導入
　1.1 機械学習によるデータ駆動型アプローチ
　　（能動学習、適応的実験計画という考え方について）
　1.2 ブラックボックス関数の最適化問題とベイズ最適化・レベル集合推定

２．ベイズモデルによる機械学習と回帰のための適応的実験計画
　2.1 ベイズ線形回帰
　2.2 ガウス過程回帰
　2.3 ガウス過程回帰に基づく関数推定のための適応的実験計画

３．ベイズ最適化の方法論
　3.1 ベイズ最適化の基本アルゴリズム
　3.2 様々な獲得関数に基づくベイズ最適化

４．能動的レベル集合推定の方法論
　4.1 レベル集合推定問題の定式化とアルゴリズム
　4.2 能動的レベル集合推定のための獲得関数

５．より複雑な問題に対するベイズ最適化
　5.1 制約付き最適化のためのベイズ最適化
　5.2 コスト考慮型のベイズ最適化
　5.3 多目的最適化のためのベイズ最適化
　5.4 複数条件を同時に観測できる問題のためのベイズ最適化
　5.5 高次元な入力空間上のベイズ最適化

６．応用事例紹介
　6.1 機械学習モデルの超パラメータ最適化
　6.2 レベル集合推定による太陽電池用シリコンインゴットの低品質領域の推定
　6.3 イオン伝導性物質の伝導度推定
　6.4 Siエピタキシャル成長プロセス条件の最適化
　6.5 抗がん剤第I相臨床試験における最大耐用量の同定

７．ベイズ最適化の実行
　7.1 Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
　7.2 回帰のための能動学習、ベイズ最適化、能動的レベル集合推定のデモ紹介
（google colaboratoryにアクセス可能な方はハンズオン）

【質疑応答】

【キーワード】
適応的実験計画，ベイズ最適化，能動的レベル集合推定，能動学習，マテリアルズインフォマティクス

【講演のポイント】
ベイズ最適化や能動的レベル集合推定などの適応的実験計画を使うための，問題の設計方針・機械学習モデルの構築・実験計画アルゴリズムまでを一気通貫に学べます。

【習得できる知識】
・機械学習による適応的実験計画の考え方
・ベイズモデリングの基礎知識
・ベイズ最適化や能動的レベル集合推定の基礎知識
・ベイズ最適化や能動的レベル集合推定の実行方法
・具体的な適用事例

視聴期間/スケジュール

以下の期間でライブ配信を行ないます。
2025/01/21 10:30 から 2025/01/21 16:30 まで

詳細

受講対象者の職種/職位
本テーマに関心のあるに携わる研究開発者・技術者・事業担当者
受講レベル
初～中級者向け
※受講レベルについて
受講についての補足
※領収書をご希望の方は、ご購入後にDeliveru（デリバル）にログインをして、領収書をダウンロードしてください。

※当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加でお申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。
2名以上の場合は、ファシオ・セミナー事務局までご連絡ください。
質問方法
セミナー担当 webinar@andtech.co.jp
配布資料
なし
※資料がある場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
修了証の発行
なし
※「あり」の場合、動画の視聴ページからダウンロードができます。
※視聴期間の終了後はダウンロードできなくなります。
提供方法
Zoom配信

講師のプロフィール

講師名
名古屋大学　 医学系研究科　 松井　孝太　氏
経歴
2014年4月 - 2015年3月 名古屋工業大学 工学研究科 つくり領域 / JST CREST 特任研究員
2015年4月 - 2018年5月 名古屋大学 大学院医学系研究科 生物統計学分野 / JST CREST 特任助教
2017年3月 博士（情報科学）（名古屋大学）
2018年6月 - 2020年3月 理化学研究所 革新知能統合研究センター データ駆動型生物医科学チーム 特別研究員
2020年4月 - 現職
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