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 従来の実験計画法とベイズ最適化の比較
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SUMMARY:マテリアルズ・インフォマティクスにおける従来
 の実験計画法とベイズ最適化の比較
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/87176
 4?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n開催概要と
 背景\n近年、少子高齢化、働き手の不足の影響を受け
 、従来の経験と勘による研究開発から、データを活用
 して、より効率的に、また人が発見出来なかった素材
 を研究開発していくことが目指されています。また、
 デジタルトランスフォーメーション(DX)をどのように研
 究開発に適応するか？という観点からも、データと統
 計・データサイエンスを活用した素材の研究開発であ
 る、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)が注目され
 ています。\n一方で、マテリアルズ・インフォマティ
 クスでよく使われる手法の一つであるベイズ最適化に
 ついて「実験計画法との違いは？」「実験計画法に対
 するベイズ最適化のメリットは？」など従来手法との
 違いについてご質問を受けることがあります。\n本セ
 ミナーでは、MI-6のデータサイエンティストの青木より
 、実験条件最適化に特化したマテリアルズ・インフォ
 マティクスのSaaSである「miHub(エムアイハブ)」でも採
 用しているベイズ最適化と実験計画法の違いについて
 、ショートセミナーにてお話させていただきます。\n
 講演内容\n・はじめに・ベイズ最適化について・実験
 計画法との違いとは？・おわりに\n※内容は変更とな
 る場合が御座います。予めご了承願います。\nタイム
 スケジュール\n\n\n\n内容\n所要時間\n\n\n\n\n1.はじめに\n5
 分\n\n\n2.講演\n30分\n\n\n3.質疑応答\n10分（残り時間）\n\n
 \n\n※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能
 性がございます。\n登壇者\n青木翔平(あおきしょうへ
 い)\nMI-6株式会社/データサイエンティスト\n大阪大学大
 学院工学研究科応用化学専攻修了。大学院時代は触媒
 インフォマティクスを利用した有機金属触媒反応開発
 を研究。実験条件最適化を中心とした有機分子〜無機
 化合物まで幅広い材料におけるプロジェクトの実績あ
 り。現職ではデータサイエンティストとしてmiHub、Hands
  On 事業に携わる。\n\n対象者\n\n「マテリアルズ・イン
 フォマティクス（MI）」に関心がある方\n実験計画法と
 ベイズ最適化の違いについて興味のある研究者\nMI推進
 のチームや部署を立ち上げはじめたばかりの推進者\nMI
 推進室はないが、MIに興味があって活動を始めようと
 している研究者や企画者\nすでにMIに取り組み始めてお
 り、今後全社的な展開を考えられている推進者・企画
 者\n\n参加費\n無料\nハッシュタグ\n#マテリアルズ・イ
 ンフォマティクス #chemtech #材料開発\n注意事項\n\n同業
 他社様の参加は基本お断りをしております。\nリクル
 ーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加は
 お断りしております。\n欠席される場合は、お手数で
 すが速やかにキャンセル処理をお願い致します。\n無
 断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお
 断りさせていただく場合がございます。\n
LOCATION:オンライン（ご登録いただいたメールアドレスに
 zoomのURLを後日お送りします）
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