実験計画＆最適化ソフトウェアMODDEは、増加する処理量と収益の拡大に活用する カスタマイズ可能な診断ツール群により、迅速でインタラクティブなデータ解析が可能
1.2 機械学習によるデータ駆動型アプローチ（能動学習，実験計画という考え方について） 2.ベイズモデルによる機械学習とベイズ最適化の基礎 2.1 ブラックボックスなシステムのベイズ統計的モデリング 応答曲面の観点からみた最適計画の比較 M2012MM031 奥村和也 指導教員：松田眞一 1 はじめに 最適計画はモデルを基に計画を評価する基準を定めて，その基準で最適化する計画である．1959 年に最適計画は 初めて提案されたが，多く 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。 2019/12/09 製品設計者が理解しやすく簡便に意思を反映できる最適化の手法として，実験計画法と重回帰分析，および，AHP の組み合わせによる方法を試行した． 2. 超薄型平板ダイナミックスピーカユニット 本研究で取り上げる 超薄型平板 で厚 文献「”交差D最適化”実験計画法方法論を用いた駆虫薬のクロマトグラフィー分析のセットアップ」の詳細情報です。J-GLOBAL 科学技術総合リンクセンターは研究者、文献、特許などの情報をつなぐことで、異分野の知や意外な発見などを 2016/09/20
は，データ収集と分析を統合的に扱うデータ駆動型アプロー チの1 つであるベイズ最適化(1)に注目し，その基本的なア イデアを解説し，材料工学分野での研究を紹介する． . ベイズ最適化の基本概念 ある実験条件を入力x とし，その条件 て，実験計画法と応答曲面法を組み合わせ，少ない解析回 数で近似的に各形状のもつ性能を評価し，最適形状を得る というものがある．もちろん，さらにコンピュータ技術が 発達することによって，実験計画法と応答曲面法の組み合 1.2 機械学習によるデータ駆動型アプローチ（能動学習，実験計画という考え方について） 2.ベイズモデルによる機械学習とベイズ最適化の基礎 2.1 ブラックボックスなシステムのベイズ統計的モデリング 応答曲面の観点からみた最適計画の比較 M2012MM031 奥村和也 指導教員：松田眞一 1 はじめに 最適計画はモデルを基に計画を評価する基準を定めて，その基準で最適化する計画である．1959 年に最適計画は 初めて提案されたが，多く 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。
製造業における実験計画法と人工知能を使った非線形実験計画法の基礎年間の受講者数が1000人を超える実務経験豊富な講師が丁寧に解説します「求めている製品性能や材料物性をどうにか実現したい」「加工・生産・合成条件を最適化し 多特性の最適化の最適化グラフで，特性値の線の上下に矢印が付いています．これの意味は何ですか？ カテゴリー：手法・操作編（実験計画法) faq番号：11587 更新日：2011年11月15日 d-最適計画の実験数について 実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。 本講演では、そのような（適応的）実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。 【プログラム】 1.2 機械学習によるデータ駆動型アプローチ（能動学習，実験計画という考え方について） 2.ベイズモデルによる機械学習とベイズ最適化の基礎 2.1 ブラックボックスなシステムのベイズ統計的モデリング 実験による設計パラメータ感度の解析 本研究では，各設計パラメータに対して実験計画法にもとづく直交配列実験(荒木，2010)(菅，2012)を行い，こ れらの結果を用いて重回帰分析によりスピーカユニットの音質に関する特性値（周波数応答特性，全音圧レベル，
実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。 本講演では、そのような（適応的）実験計画法や、実験計画法を実現するためのデータ解析理論およびベイズ最適化の基礎を解説する。さらに具体的な材料設計およびプロセス・装置設計の例や最新の研究事例を紹介する。 【プログラム】 1.2 機械学習によるデータ駆動型アプローチ（能動学習，実験計画という考え方について） 2.ベイズモデルによる機械学習とベイズ最適化の基礎 2.1 ブラックボックスなシステムのベイズ統計的モデリング 実験による設計パラメータ感度の解析 本研究では，各設計パラメータに対して実験計画法にもとづく直交配列実験(荒木，2010)(菅，2012)を行い，こ れらの結果を用いて重回帰分析によりスピーカユニットの音質に関する特性値（周波数応答特性，全音圧レベル， 実験計画法とは、新製品の開発・設計や生産における実験などに対して 実験の計画、及び実験データの解析に関することを取り扱う学問である。 一一一一一一了一一一一一一 l 実験目的に対して、最も効果的な実験を求める。 L→得られた実験データの解析 2)実験回数の削減（目的に沿った効果的な組合せによる工数削減）技術。 3)実験結果の分析評価技術。 4)要因の影響度合いの定量化（分散分析による評価）。 5)有効活用できるデータ（設計要素データ）の蓄積。 実験結果の解析(可視化から分散分析まで) analysis_expt_result_2_levels.ipynb; 前回作成した実験計画を用いた実験後の結果データを用いて、 因子と交互作用の効果を可視化・分析・推定します。 例 先程出力したEXCELに、結果を記入して保存します。
実験計画法/感度解析/次元縮退/不確実性の定量化分析; （2）設計最適化機能効率的な最適化アルゴリズムを搭載し自動的に手法を選択します。 対応する問題：単一/
