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機械学習による適応的実験計画【WEBセミナー】
～ベイズ最適化の基礎と応用～

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
適応的実験計画【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr241101
開催日時
2024年11月11日（月） 10:00～16:00
主催
（株）トリケップス
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。　
価格
非会員： 53,900円（税込）
会員： 53,900円（税込）
学生： 53,900円（税込）
価格関連備考
お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名
1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
備考
★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。

★インターネット経由でのライブ中継のため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
講座の内容
趣旨
　製造業をはじめとする様々な実応用の場において，実験工程を効率化することは重要な課題である．近年，機械学習・AI 技術を用いることによる実験工程の効率化に関する研究が多数行われている．特に，ベイズ最適化と呼ばれる機械学習アルゴリズムを用いることにより，最適な実験条件を効率的に探索することが期待できる．
　本セミナーでは，実応用上特に重要となる単目的最適化問題，多目的最適化問題およびロバスト最適化問題をベースにベイズ最適化アルゴリズムの基礎と応用について解説します．また，ベイズ最適化を行う際は適切な予測モデルおよび獲得関数と呼ばれる評価関数を設計する必要があるが，どのような問題に対してどのようなモデル，獲得関数を設計すべきかについても概説する．
プログラム

　1　はじめに
　　1.1　ブラックボックス関数について
　　1.2　ベイズ最適化について

　2　ガウス過程と獲得関数について
　　2.1　ガウス過程モデル
　　2.2　獲得関数の基礎

　3　単目的最適化問題に対するベイズ最適化手法
　　3.1　最大化問題
　　3.2　領域推定問題

　4　多目的最適化問題に対するベイズ最適化手法
　　4.1　スカラー化
　　4.2　制約付き最適化
　　4.3　パレート最適化

　5　ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化
　　5.1　期待値尺度最大化問題
　　5.2　期待値尺度に対する領域推定問題
　　5.3　分布ロバストな期待値尺度最大化問題
　　5.4　その他のロバスト尺度例

　6　多目的ロバスト最適化問題に対するベイズ最適化手法
　　6.1　期待値尺度と分散尺度に対する多目的最適化
　　6.2　機会制約付き最適化問題
　　6.3　分布ロバストな期待値尺度に対するパレート最適化問題
　　6.4　その他の多目的ロバストベイズ最適化

　7　関連する話題
　　7.1　マルチフィデリティベイズ最適化
　　7.2　バッチベイズ最適化
　　7.3　高次元ベイズ最適化
　　7.4　実応用例

　8　おわりに

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