【オンライン】CAE技術者の為の「XGBoostによる回帰分析」9/11午前

CAE技術者の為のデータサイエンス

＜開催120回・参加360名の実績＞

【テーマ】CAE技術者の為の「XGBoostによる回帰分析」

【日 時】 9月11日（金）　9:40-14:10 (集合9:35) (12~13時休憩）

【参加費】 4,000円（1台のパソコンから複数名の参加は出来ません）

    ※同業他社様のご参加はお断りする事があります。
     お支払い前にお問合せください。

【参加登録】info@meshman.jp へ下記をお送りください。

     ＊開催日
     ＊ご希望の勉強会テーマ
     ＊資料送り先の住所・氏名
      （コピー版資料を郵送します）
     ＊当日連絡が取れる電話番号
     ＊Zoom使用経験（有／無）
     ＊Connpassでのユーザー名

  ※資料送付のため、開催4日前申込期限

【参加までの流れ】

 ・参加登録（お支払い）
 ・info@meshman.jp へ上記、必要な情報を送信してください。
  ↓
 ・資料郵送
 ・（Zoomを初めてご使用の方のみ接続確認）
  ↓
 ・開催30分前までにZoomミーティングへの招待メールをConnpassメールで送ります。
  定刻に開始の為、５分前までに未接続の場合は確認の為、電話致します。

【お願い】

  ・原則zoomかYouTubeライブ配信、不可能な場合はご相談下さい。
  ※不正ログインを防ぐため、Connpassのユーザー名を含んだ名前でログインしてください。
  ・勉強会の録画・録音・撮影、および資料の2次利用、
  　詳細内容のSNSへの投稿は固くお断りいたします。

■内容

XGBoostは一言で言えばテーブルデータの回帰(分類)に有効な技術です。
テーブルデータは、即ちCSV(エクセル)のデータと考えれば良いです。
多次元の説明変数と1個の目的変数が有る時、それを学習する技術です。
現在Kaggleで知られている機械学習のコンペにおいて上位入賞者が使用している
回帰/分類技術として脚光を浴びています。
従来、KaggleはIT系のデータサイエンティストにのみ関係する世界だと
考えられていましたが、サロゲートモデルを作成する上でKaggleで有効な
技術は十分使えるようです。
XGBoostを習得して行く事が今後CAEの世界でも必須となるであろうと考え、
勉強会を開催します。
• 決定木、分類木、回帰木について(決定木の復習)
• アンサンブル学習(特にブースティング)の概要
• 勾配降下法(GBDT)の概念とアルゴリズム
• XGBoostパラメータ
• ケーススタディ　等

株式会社インサイトでは、2018年末より「CAEの為のデータサイエンス
勉強会」を開始、 20のテーマについてオリジナルテキストを作成し、
述べ100回を超える開催を行って参りました。また、企業への出張セミナー、
外部でのセミナーでの講師も行っております。
内容は、シミュレーション結果の分析、生産工程で得られるデータの
より高度な分析、より効率的な実験計画と実験結果の分析、開発時の実験と
シミュレーションの融合、製品運用時の計測データとシミュレーションの
融合など、データ同化の実用化を念頭に、基礎技術を一つずつ固めることを
目標としています。

「データサイエンスを仕事に取り入れたいが漠然としていてどのように
着手したらよいか分からない。」「仕事でデータサイエンスを使っているが、
何となく曖昧だったところをはっきりさせたかった。」など、様々な動機で
幅広い分野の方々に、継続的にご参加頂いております。

少人数の勉強会ですので、お気軽にご参加ください。
また、こんな事が出来るといいなと言う意見があれば、
是非お聞かせください。

CAEソフトウェアMeshman◆株式会社インサイト