2023.05/15 「重回帰分析」や「主成分分析」の考え方と複雑系の問題解決手法

下記日程でオンラインセミナー開催を予定しております。予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。

請求書の発行等をご希望の場合は、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

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＜概要＞

　CASEコンセプト実現のために自動車には多数のセンサーとそれらを統合制御するコンピューターが搭載されている。自動車に限らず身の周りにはDXの進展により複雑なシステムの組み合わせで動作する製品が溢れている。

20世紀末セラミックスフィーバーが日本で勃発しナノテクノロジーのブームとなり、材料科学が急速に進歩した。しかし、形式知の体系がほぼ完成したセラミックスや金属に比較し高分子材料では複雑系システム特有の、科学の方法では問題解決が難しい現象が起きたりしている。このような複雑系システムの問題について自動車のような組立て製品では、数理モデルによる振る舞いの推定で問題解決されており、最近ではAIを導入した機械学習を利用して、回帰による予測やクラス分類、クラスタリングが行われるようになった。

ところで、複雑系システムの問題解決で活用されることを想定し、1970年代に新ＱＣ7つ道具の一つとして多変量解析（重回帰分析や主成分分析等）が紹介されている。非線形問題では一工夫必要となるが、多変量解析でも同様に回帰による予測やクラス分類、クラスタリングが可能である。

本セミナーでは、モデルベース開発（MBD）で行われる数理モデルによる問題解決の一手法として多変量解析を位置づけ、多変量解析で開発が加速された材料分野の事例を用いて重回帰分析や主成分分析の活用の仕方を講義する。

なお、ホームページに重回帰分析と主成分分析のプログラムを無料公開しているので、重回帰分析や主成分分析の理解については活用方法に重点を置き解説するが、エクセルやPythonでプログラムする方法も同時に解説し、解析手順の理解を深める工夫をしている。ゆえに、セミナー受講後すぐに多変量解析の手法が使えるようになるばかりでなく、プログラミング初心者には、数理モデルで問題解決するために必要なプログラミングスキルを学ぶ動機づけになることを期待している。

＜対象＞

・高卒以上の中堅技術者

・材料技術を初めて担当する新入社員技術者研究者

・データサイエンスと機械学習に関心のある技術者

・研究開発の管理者、実務担当者

・統計手法の考え方を学びたい技術者

＜目次＞

1.多変量解析の基本的な考え方
　(1)データサイエンスと問題解決法

　　A.トランスサイエンス

　　B.iPS細胞ヤマナカファクターの問題解決法

　　C.コンピューターと問題解決法

　　D.データ駆動による問題解決法

　　E.タグチメソッド

　　F.高分子材料開発で忘れてはいけないこと

　(2)統計手法の復習

　　A.相関

　　B.AIと統計

　　C.重回帰分析

　　D.主成分分析

2.無料で簡単に多変量解析する方法

　(1)無料公開ソフトウェアーの使用法

　(2)MS-Excel　を使う重回帰分析

　(3)MS-Excel　を使う主成分分析

　(4)Python で多変量解析

3.重回帰分析の活用事例

　(1)重回帰分析を用いる問題解決法

　(2)事例：ポリウレタン発泡体の難燃化技術

　(3)事例：樹脂の劣化寿命予測法

4.主成分分析の活用事例

　(1)主成分分析を用いる問題解決法

　(2)事例：電気粘性流体の耐久性問題

　(3)事例：難燃性ＰＣ／ＡＢＳの工程問題

5.まとめと参考情報

　(1)PythonやAIが材料技術開発に導入される背景と知識獲得法

　(2)多数のMS-Excelファイルからデータを吸い上げる。

　(3)DXやGXが材料技術開発に及ぼした影響

<費用>

参加費(クラウド版テキスト付)：30,000円

※クラウド版テキストはダウンロードができない代わりに、随時内容が更新されます。セミナー当日から1年間閲覧可能です。

<日程>

5/22(月)　10:00～16:00　(5/18　12時締切)

5/24(水)　10:00～16:00　(5/22　12時締切)

5/26(金)　10:00～16:00　(5/24　12時締切)

5/31(水)　10:00～16:00　(5/29　12時締切)

6/5(月)　10:00～16:00　(6/1　12時締切)

6/7(水)　10:00～16:00　(6/5　12時締切)

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