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SUMMARY:数理最適化: Optimization Night #8
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/93517
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこの会につ
 いて\n数理最適化に興味のある人達であつまって、わ
 いわいがやがや議論する会です！\n名古屋大学の松井
 先生に、適応的実験計画についてお話をしていただき
 ます。後半の議論セッションで、お話いただいた内容
 をベースにみんなで議論できたらと思います。\nまた
 、LT枠も設けていますので、軽く話すネタのある方は
 ぜひご登録ください。\n今回は株式会社ブレインパッ
 ドの会議室を借りて開催します。\nまた、YouTube Live に
 よる配信を行う予定です。\nhttps://www.youtube.com/watch?v=jh5
 qJPme8FY\n質問について\n質問は Sli.do にて受け付けます
 。\n\nhttps://app.sli.do/event/wk1YVE2czFcaZnygEFuZdv\nもしくは sli.
 do で #opt008 と入力\n\n参加対象者\n数理最適化・OR等に
 興味のある方を対象としています。\nタイムスケジュ
 ール\nスケジュールは変更となる可能性があります。
 ご理解ください。\n\n\n\n時間\nタイトル\n発表者\n内容\n
 \n\n\n\n18:30 -\n受付\n-\n-\n\n\n19:00 - 19:05\n運営より\nKen Kobay
 ashi\n-\n\n\n19:05 - 19:55\n機械学習に基づく適応的実験計画
 〜ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践
 〜\n松井孝太様（名古屋大学）\n適応的実験計画とは，
 古典的な実験計画法とは異なり，直前までの実験で得
 られたデータに基づいて次に実験を行う条件を決定す
 るデータ駆動型のアプローチです．ベイズ最適化や能
 動的レベル集合推定は機械学習に基づいた適応的実験
 計画の方法であり，機械学習モデルのハイパーパラメ
 ータ最適化や新規の薬剤・材料開発における探索的解
 析，臨床試験デザインなどさまざまな問題に応用され
 ています．本発表では，まず適応的実験計画の全体像
 を説明し，続いて関数最適化のための適応的実験計画
 であるベイズ最適化と，領域推定のための適応的実験
 計画である能動的レベル集合推定の基本事項をそれぞ
 れ解説します．最後に，材料科学分野や医療分野への
 具体的な応用事例もご紹介します． 発表資料: https://ww
 w.dropbox.com/scl/fi/pgvsqbgdj0r5x29sdtwr7/240219_matsui_slide.pdf?rlkey=
 4k2t611prkcj8djf9qki3zzcd&dl=0\n\n\n19:55 - 20:00\n休憩\n\n\n\n\n20:00 
 - 20:10\nテレビCMのデータ分析における数理最適化の応
 用事例\nTetsuya Mototake (REVISIO株式会社\n実際にREVISIO社内
 で適用している最適化問題の定式化から、実際の適用
 例を発表させていただく予定です。\n\n\n20:10 - 20:20\nTBD\
 nTBD\nTBD\n\n\n20:20 - 21:00\n議論\nsfujiwara & 全員\n講演内容を
 題材に議論します\n\n\n21:00\n解散\n-\n残りたい人だけ残
 っていろいろ話しましょう〜\n\n\n\n当日の参加方法に
 ついて\n具体的な参加方法は、参加者の方に別途お伝
 えいたします。
LOCATION:株式会社ブレインパッド 東京都港区六本木三丁
 目1番1号 六本木ティーキューブ
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