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オンライン開催『化学・化学工学のための実践データサイエンス』無料読書会#3

開催日時:2月3日(金)19:30〜20:30

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、『化学・化学工学のための実践データサイエンス』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きます。

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い社会人・学生・研究者の方はぜひご参加ください。

第3回は、5章からスタートします。

5.データセットの可視化・見える化
・可視化をする理由
・手法選択のポイント
・結果を評価する指標
・GTM

6.クラスタリング
・メリット
・GMM
・SGTM

7.回帰分析とクラス分類
・定性的な特徴量から定量的な特徴量へ
・回帰分析/クラス分類の回帰分析
・アダブースト
・勾配ブースティング
・アンサンブル学習
・半教師あり学習
・転移学習
・モデルの予測精度を上げるために

(金子 弘昌 著,『化学・化学工学のための実践データサイエンス―Pythonによるデータ解析・機械学習―』,目次より引用, 2022年10月01日, 発行元:朝倉書店, ISBN:978-4-254-25047-3 C3058)

学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。

ご質問・ご相談・参加のお申込は、connpassまたはソレイユデータ道場のフォームよりお気軽にお問い合わせください。

書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。

書籍情報

化学・化学工学のための実践データサイエンス ―Pythonによるデータ解析・機械学習―


金子 弘昌 著 

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