8月082025

機械学習による適応的実験計画－ベイズ最適化と能動的レベル集合推定の基礎と実践－

セミナー概要

このセミナーで学べること

ベイズモデリングの基礎知識 – 統計的機械学習の基本概念
ベイズ最適化の実行方法 – 複雑な問題への適用手法
能動的レベル集合推定 – 効率的な実験計画の策定
Pythonによる実装 – 実際のコードとデモ体験
具体的な適用事例 – 実業界での活用例

特別な特徴

Google Colaboratoryにアクセス可能な方は、当日のデモを実際に体験できます！理論だけでなく、実践的なスキルを身につけることができます。

講師紹介

松井孝太氏

博士（情報科学）

京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻医療統計学分野准教授

（兼任）東京工業大学特別研究員

（兼任）滋賀大学データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター特任准教授

統計的機械学習
生物統計学

講師個人ページ

セミナーの背景

科学的な営みを実行していく上で、「設計」や「計画」はおろそかにすることができない重要なプロセスです。設計や計画が問題の根幹となっている例は、ロボット開発・創薬・天然資源の探鉱など枚挙に暇がありません。

近年、設計や計画問題に対するデータ駆動型のアプローチ、また、それを実現するための情報技術である機械学習が注目されています。データ駆動型のアプローチは、データ分析の方法だけでなく、データ収集の方法も考察および最適化の対象とします。

特に後者の性質は、ものづくりなどデータ収集コストが非常に高い分野においては重要な意味を持っていると考えられます。

本セミナーでは、データ駆動型のアプローチの一つである適応的実験計画に注目し、ベイズ最適化と能動的レベル集合推定という2つの手法について、統計モデリング、アルゴリズム、適用事例を解説いたします。

セミナー内容

1. 導入

機械学習によるデータ駆動型アプローチ（能動学習、適応的実験計画という考え方について）
ブラックボックス関数の最適化問題とベイズ最適化・レベル集合推定

2. ベイズモデルによる機械学習

ベイズ線形回帰
ガウス過程回帰
ガウス過程回帰に基づく関数推定のための適応的実験計画

3. ベイズ最適化の方法論

ベイズ最適化の基本アルゴリズム
様々な獲得関数に基づくベイズ最適化

4. 能動的レベル集合推定

レベル集合推定問題の定式化とアルゴリズム
能動的レベル集合推定のための獲得関数

5. 複雑な問題への応用

制約付き最適化のためのベイズ最適化
コスト考慮型のベイズ最適化
多目的最適化のためのベイズ最適化
複数条件を同時に観測できる問題のためのベイズ最適化
高次元な入力空間上のベイズ最適化

6. 応用事例紹介

機械学習モデルの超パラメータ最適化
レベル集合推定による太陽電池用シリコンインゴットの低品質領域の推定
Siエピタキシャル成長プロセス条件の最適化
抗がん剤第I相臨床試験における最大耐用量の推定
がん剤第I/II相臨床試験における毒性と有効性を考慮した許容用量集合の推定

実践セッション

7. ベイズ最適化の実行

Pythonによるベイズ最適化の実装方法の紹介
回帰のための能動学習、ベイズ最適化、能動的レベル集合推定のデモ紹介
Google Colaboratoryにアクセス可能な方はハンズオン体験

前提知識

必要な知識

大学初年度程度の以下の知識を仮定します：

微積分
線形代数
確率・統計

対象者

研究開発に従事する技術者
データサイエンティスト
機械学習エンジニア
統計学を活用した実験計画に興味のある方
ベイズ最適化の実践的な応用を学びたい方

受講料

55,000円

（税込）

E-Mail案内登録価格：52,250円

定価：本体50,000円＋税5,000円

E-Mail案内登録価格：本体47,500円＋税4,750円

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開催詳細

受講形式

Live配信（アーカイブ配信付）のみ

ZoomによるLive配信

アーカイブ配信について
視聴期間：終了翌営業日から7日間［8/12～8/18］を予定

配布資料

PDFテキスト（印刷可・編集不可）

開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可能

お問い合わせ

株式会社イーコンプレス　丁田

〒630-0244 奈良県生駒市東松ヶ丘1-2　奥田第一ビル102

TEL：050-3733-8134　FAX：03-6745-8626

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