【Live配信 or アーカイブ配信】ケモインフォマティクスにおけるデータ解析

＜セミナー　No.508113（Live配信）,　No.508165（アーカイブ配信）＞

ケモインフォマティクスにおけるデータ解析
～多変量解析と機械学習の活用法、Pythonデモ～
【Live配信 or アーカイブ配信】

☆解析手法の基礎や具体的手順を、いちから学べる！
☆解析を円滑に行うための、データの収集と整備の要件とは？
☆化合物の特性予測のデモンストレーション実施！（デモで用いたGoogle Colaboratoryのコードとデータ例を配布）

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■講師
滋賀大学 データサイエンス学部 准教授 博士（理学）　江崎 剛史　氏
■聴講料
１名につき４９,５００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。

・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
【講座主旨】
化学・医薬品分野においては、膨大な費用と時間を削減するため、効率的な研究開発が求められています。そのためには、化学分野のデータに機械学習をはじめとした情報学の手法を適用するケモインフォマティクスが注目されています。これを活用することで、従来通りの研究開発で費やしていた業務時間や費用を削減し、新しい物質の生成に向けたヒントを得ることが期待されています。
本セミナーでは、多変量解析と機械学習といったケモインフォマティクスの基本的な手法と、近年注目されている化合物生成のAIについて講義を行います。そして、今後のケモインフォマティクスの課題となるデータ収集と整備について紹介します。そして、実際に業務で化合物の特性を予測できるようになることを目指してデモンストレーションを行います。デモンストレーションはGoogle Colaboratoryを使い、コードとデータの例を配布します。

【講座内容】
1.化学分野におけるデータ活用
2.化合物の特性を予測するモデル
3.線形モデル
4.過学習を抑制する回帰モデル
5.次元圧縮と回帰モデル
6.線形判別モデル
7.モデル構築に重要な特性の推測
8.デモンストレーション：線形モデル
9.非線形モデル
10.サポートベクターマシン
11.ランダムフォレスト
12.予測に重要な特性の推測
13.デモンストレーション：非線形モデル
14.まとめ
【質疑応答】

◆◆講師プロフィール◆◆◆
専門分野：ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクス
略歴・活動・著書など：
理化学研究所、医薬基盤・健康・栄養研究所を経て現職。データから医薬品候補を探索する手法の開発を目指した研究、データサイエンス教育に従事。
・『人と共生するAI革命　～活用事例からみる生活・産業・社会の未来展望～』, エヌ・ティー・エス出版, 担当執筆分：「AI活用による薬物動態予測システムの開発」第7章 第2節, pp. 237-242, 江崎 剛史
・『ケモインフォマティクスにおけるデータ収集の最適化と解析手法』, 技術情報協会, 担当執筆分：第2章5節「「線形回帰分析」と「非線形回帰分析」によるデータ解析での留意点」 pp.10-20,江崎 剛史
・『Pythonではじめる異常検知入門　―基礎から実践まで―』, 科学情報出版, 江崎 剛史, 李 鍾賛（編：笛田 薫）

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