次回は第4章からスタートします。

開催趣旨

本勉強会では、マテリアルズインフォマティクスについて理解を深めることを目的とし、下記の本を一章ずつ取り上げていく予定です。事前に予習し、コードを一通り動かしてから参加されることをオススメします。参加者同士の質問・意見交換やディスカッションをメインに進めていく予定です。

『Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析 』（金子 弘昌(著), 講談社, 2021年6月）

※ 書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。

参加対象者

• マテリアルズインフォマティクスの理解・Pythonによる実装力を高め、業務や研究に活用した社会人・学生・研究者の方
• Pythonの基礎的な文法やJupter Notebook、Google Colaboratoryの基本的な使い方を習得されている方

参加方法

Connpassの「参加者への情報」に記載のzoomリンクよりご参加ください。

勉強会の進め方

• その日に取り扱う章を前もって各自ご自身で読み進めておいてください。
• 勉強会では、皆で書籍の内容を確認しながら、必要に応じてGoogle Colaboratory等で実際にコードを動かしていきます。
• ポイントごとに立ち止まって疑問点をぶつけ合い、意見交換し、理解を深めていければと思います。

※ 一人が資料準備してきて一方的にレクチャーする形式ではなく、参加者同士インタラクティブにディスカッションしながら進めていきます。

書籍の紹介文

★ 実験を効率化する強い味方 ★

もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる!
ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう!
《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》

■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。
■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく!
■ 入門書であり、実践書。フルカラー!

【目次】
第1章 データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理
・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス
・分子設計
・材料設計
・なぜベイズ最適化が必要か
・プロセス設計
・プロセス管理
・データ解析・人工知能(モデル)の本質

第2章 実験計画法
・なぜ実験計画法か
・実験計画法とは
・適応的実験計画法
・必要となる手法・技術

第3章 データ解析や回帰分析の手法
・データセットの表現
・ヒストグラム・散布図の確認
・統計量の確認
・特徴量の標準化
・最小二乗法による線形重回帰分析
・回帰モデルの推定性能の評価
・非線形重回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
・サポートベクター回帰
・ガウス過程回帰

第4章 モデルの適用範囲
・モデルの適用範囲とは
・データ密度
・アンサンブル学習

第5章 実験計画法・適応的実験計画法の実践
・実験候補の生成
・実験候補の選択
・次の実験候補の選択
・ベイズ最適化
・化学構造を扱うときはどうするか

第6章 応用事例
・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践
・分子設計
・材料設計
・プロセス設計

第7章 さらなる深みを目指すために
・Gaussian Mixture Regression(GMR)
・GMR-Based Optimization(GMRBO)(GMRに基づく適応的実験計画法)
・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証

第8章 数学の基礎・Anaconda・Spyder
・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解
・最尤推定法・正規分布
・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理
・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

その他

ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。

公式HP：https://soleildatadojo.com/
Facebookページ：https://www.facebook.com/soleildatadojo/