ケモインフォマティクスに基づくデータ分析と
機械学習の基礎から実践までを、材料や医薬品の豊富な具体例を用いて解説！
※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
セミナー修了後、受講者のみご覧いただける期間限定のアーカイブ配信を予定しております。
１．データ分析・機械学習以前の基礎〜材料・医薬品データを具体例に〜（９０分）
1-1 データ分析・機械学習以前に行うこと
1-2 データ分析の落とし穴
1-3 機械学習の落とし穴
1-4 イシューからはじめよ
1-5 材料・医薬品データの特徴量・記述子
1-6 相関分析・頻度分析
1-7 回帰分析
1-8 回帰分析の解釈と共線性
２．機械学習の基礎〜材料・医薬品データへの適用を具体例に〜（９０分）
2-1 線形回帰モデル
2-2 リッジ回帰・ラッソ回帰
2-3 非線形回帰モデル
2-4 モデルと結果の解釈
2-5 深層学習・ニューラルネットワークの構造
2-6 ニューラルネットワークの学習
2-7 深層学習の注意点
３．機械学習を材料・医薬品開発へ応用する（９０分）
3-1 量子化学シミュレーションと機械学習の違い
3-2 量子化学の基礎
3-3 シミュレーションと機械学習の融合
3-4 様々な物性予測モデル
3-5 転移学習の展望
3-6 まとめ：イシュー、データ分析、機械学習