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★データ解析に適用するベイズ推定、スパースモデリングについて理解することができる！

データ駆動科学基礎とPythonによる実践【LIVE配信】

※オンライン会議アプリzoomを使ったWEBセミナーです。ご自宅や職場のノートPCで受講できます。

【アーカイブ配信受講：10/22（水）～11/5（水）】を希望される方は、⇒こちらからお申し込み下さい。

セミナー概要
略称
データ駆動科学【WEBセミナー】
セミナーNo.
251066
開催日時
2025年10月21日（火） 10:30～16:30
主催
（株）R＆D支援センター
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
講師
熊本大学　産業ナノマテリアル研究所
教授　博士（理学）　赤井 一郎氏

【ご専門】データ駆動科学、物性物理学

・２０１８年１０月～２０２5年３月JST・情報計測CREST領域「データ駆動科学による高次元Ｘ線吸収計測の革新」研究代表者
・２０２４年１０月～ JST・革新計測CREST領域「マルチモーダル計測に基づく光機能デバイスのマルチスケールダイナミクス解析」主たる共同研究者 / 研究代表者 鐘本 勝一（大阪公立大学）
・２０２４年１０月～ JST・革新計測CREST領域「情報と計測の融合による半導体デバイス3次元実装技術の革新」主たる共同研究者　/ 研究代表者 橋新 剛（熊本大学）
価格
非会員：  55,000円 （本体価格：50,000円）
会員：  49,500円 （本体価格：45,000円）
学生：  55,000円 （本体価格：50,000円）
価格関連備考
会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円（税込）から
　★1名で申込の場合、49,500円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円（2人目無料）です。

※LIVE配信とアーカイブ配信（見逃し配信）両方の視聴を希望される場合
　会員価格で1名につき55,000円（税込）、2名同時申込で66,000円（税込）になります。
　メッセージ欄に「LIVEとアーカイブ両方視聴」と明記してください。

◆◇◆10名以上で同時申込されるとさらにお得にご受講いただけます。◆◇◆
お申込みご希望の方は 【こちら】からお問い合わせください。

会員登録とは？　⇒　よくある質問
定員
30名　※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
１）Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。

２）セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたについてはこちらをご覧ください。

３）開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
　無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
データ解析で悩みを持つような若手技術者
必要な予備知識
特に予備知識は必要ありません。基礎から解説いたします。
習得できる知識
データ解析に適用するベイズ推定について理解できる。
データ解析に適用するスパースモデリングを理解できる。
ベイズ推定とスパースモデリングの使い方を理解できる。
趣旨
　様々なビッグデータを利活用して、従来の課題解決や新しい付加価値を生み出すデータ駆動型社会が実現しつつあり、データ駆動科学はその基盤である。またデータ駆動科学は、その言葉の通り、主役は「科学」する行為で、それを「データ駆動」で増強させる。つまり、データ科学を利活用して従来の課題を解決し、データを起点として科学技術の新展開を開くものである。

　皆様は、普段行っている最小二乗法や誤差論を用いたデータ解析で満足されているであろうか?　本セミナーは、様々な計測や解析に携わっている方々で、次の様な目的や悩みを持つ方に、データ駆動科学でそれらを解決する糸口を掴んでいただくことを目的とする。

　・手元にあるデータから、情報の良い引き出し方がわからない。
　・最小二乗法等の従来解析法に物足りなさを感じる。
　・解析の精度評価を行いたい。
　・データに含まれている様々な情報で、重要なものが何かを客観的に選びたい。
　・データを骨の髄まで解析したい。
プログラム

1.はじめに

2.誤差論と最小二乗法の限界

3.確率で因果律を遡るベイズ推定
　3-1 因果律をベイズ推定で考える
　3-2 データ駆動科学におけるベイズ推定
　3-3 MCMC 法でパラメータ空間を探索
　3-4 データ駆動で解析モデルを選択

4.スパースモデリングで重要成分の抽出
　4-1 説明変数を絞り込むLASSO 法
　4-2 スパースモデリングのための標準化
　4-3 公平さを保つ情報量規準
　4-4 予測誤差を最小化させる交差検証

キーワード
データ駆動科学,ベイズ推定,Python,スパースモデリング,セミナー,講演
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