インフォマティクス 統計 セミナー

                  
研究開発部門へのDX導入によるR&Dの効率化、実験の短縮化
マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
 
<セミナー No.206112>

☆ ビッグデータ解析の初心者がまずは押さえておきたい、基本理論と実用ツールの使い方
☆ まずは簡単なデータセットを事例に、初心者にも簡単に易しく解説!

【Live配信セミナー】

インフォマティクス機械学習活用のための

多変量解析 超入門

 
■ 講師
(株)メドインフォ 代表取締役 嵜山 陽二郎 氏
■ 開催要領
日 時

  2022年6月6日(月)、 日(火) 両日とも10:30〜16:30

会 場

Zoomを利用したLive配信 ※会場での講義は行いません
Live配信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

1名につき 66,000円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき60,500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】

近年、様々な分野で人工知能(AI)の技術に期待が寄せられていますが、AIの情報処理技術をフルに活用し開発を進めていく分野はインフォマティクスと呼ばれています。そしてインフォマティックにおける情報処理技術の中核をなすものが機械学習であり、そのベースとなるのが多変量解析です。多変量解析についてわかりやすく説明した教科書は非常に少ないです。多くの解説書は難しい線形代数の理論に終始しています。しかし、本講座では先ず2変数の小規模データを題材に丁寧に解説してから多変数へと発展させます。理論や数式だけでなく、既に親しみのあるExcelと無料解析ツールのR、Pythonを使った豊富な計算事例を用いた実践的な内容になっています。また、本講座は機械学習・多変量解析を使用するあらゆる分野の方(医薬分野、ケモインフォマティクスやマテリアルズインフォマティクス含む)向けの入門講座です。本講座を通じて機械学習・多変量解析の面白さと可能性に一人でも多くの方に触れて頂けることを期待しています。

【講座内容】

≪第1日目≫ 6月6日(月)10:30〜16:30

1.多変量解析の基本コンセプト
 @多変量データとは
 A説明変数と目的変数
 Bモデルの複雑性と頑健性

2.重回帰分析
 @単回帰分析
 A最小2乗法
 B重回帰分析
 C多重共線性と変数選択

3.重回帰分析(演習)
 @Excelソルバーを使った重回帰分析
 AExcel行列計算を使った重回帰分析
 BR/Pythonを使った重回帰分析

4.ロジスティック回帰解析
 @単変数の場合のロジスティック回帰分析
 Aロジスティック回帰モデル
 Bオッズとオッズ比
 C尤度と最尤推定法

5.ロジスティック回帰分析(演習)
 @Excelソルバーを使ったロジスティック回帰分析
 AR/Pythonを使ったロジスティック回帰分析

6.主成分分析
 @多次元データの1次元への縮約
 AExcelソルバーを使った主成分分析
 B固有値・固有ベクトルと因子負荷量
 C変数間の関係を調べる

7.主成分分析(演習)
 @Excelソルバーを使った主成分分析
 AR/Pythonを使った主成分分析

【質疑応答】


≪第2日目≫ 6月7日(火)10:30〜16:30

1.判別分析
 @1変数による2群の判別
 A線形判別関数
 B判別得点と誤判別の確率


2.判別分析(演習)
 @Excelを使った判別分析
 AR/Pythonを使った判別分析


3.クラスター分析
 @階層的クラスター分析
 A非階層的クラスター分析


4.クラスター分析(演習)
 @Excelを使ったクラスター分析
 AR/Pythonを使ったクラスター分析


5.決定木分析
 @回帰木分析
 Aランダムフォレスト法

6.決定木分析(演習)
 @Excelを使った決定木分析
 AR/Pythonを使った決定木分析


7.機械学習
 @機械学習とは
 A分類問題
 B回帰問題
 C深層学習

8.機械学習(事例紹介)
 @サポートベクターマシン

9.おわりに

【質疑応答】


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