成蹊大学 理工学部
Seikei University

Surface Analysis and Imaging Laboratory 1回だけリロードします。

物質計測・イメージング研究室
(データ駆動計測研究室)



NEW 機械学習の計測データへの応用 〜データ駆動の活用〜    2023.4.10 更新>
旧「多変量解析・ケモメトリックスのTOF-SIMSスペクトル解析への応用」

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日本質量分析学会イオン反応研究会「質量イメージデータへの機械学習の応用」
2023年12月22日(金)13:00-17:00, 成蹊大学8号館2階(8-203)

概要:大容量の質量イメージデータの機械学習による解析方法と固体試料の質量スペクトルに基づく人工ニューラルネトワークを用いた定量分析について解説します。
また、あらかじめ配布するPythonベースのプログラムを用いたデータ解析の実習も行います。

13:00-13:10.内容説明
13:10-13:40.機械学習の質量データへの応用例(華表友暁、浜松医科大)
13:40-14:10.機械学習の質量データへの応用例(松田和大、東レリサーチセンター)

14:30-16:00.質量イメージデータへの機械学習の応用 (青柳里果 成蹊大学)
16:00-17:00.Pythonベースのプログラムを用いた質量イメージングデータの解析実習
参加無料
申し込み下記サイトhttps://forms.office.com/r/AAy1J5BF0C






学生(3年生のみなさんへ)研究室紹介2021年度版PDF!2021.4.2更新
この研究室では、統計学の応用手法の多変量解析から機械学習・深層学習までさまざまなデータ解析手法を使って、科学計測データから情報を引き出し、物理化学現象を明らかにします。同様の手法は、社会科学情報にも適用できますが、研究室の研究では、科学現象(物理化学現象)を対象とし、データを取得した分析手法の原理を理解した上で、データ解析結果の適切な解釈を目指します。
科学的な観点で適切な情報を引き出す能力を身につければ、他の課題の解決にも役立ちます。
どのようにこの能力を活かしていくかは、社会に出てからの学生のみなさん次第です。


夢ナビ「科学と統計で明らかにする分子と生命の世界」2019.4.16更新



VAMAS Project TOF-SIMSデータへの機械学習の応用 2019.12.2更新

TOF-SIMS Data Analysis Program-- update 29 July 2011 --



Since April 2014




  



やる気のある大学院生、学部生を募集します。
これまでの学習内容や成績は問いません。


物質計測・イメージング研究室へのお問い合わせ先:aoyagi(a)st.seikei.ac.jp


成蹊大学



Written by AOYAGI, Satoka
文責:青柳里果