【MI入門 #2】CatBoostでリベンジ!勾配ブースティングで高精度な材料物性予測モデルを構築する方法
前の動画: • 【MI入門 #1】線形回帰を使った物性予測と、『失敗』から学ぶマテリアルズインフォマ... 次の動画: • 【MI入門 #3】説明可能なAIを使って予測根拠を解明する「SHAP」入門 📘 LabCodeの技術書をZennで絶賛発売中 📘 ▼ 本動画の内容を詳しく解説した技術書はこちら https://zenn.dev/labcode/books/fda58a... ▼ 他にも研究で使えるプログラミングに関する技術書を発売しています! https://zenn.dev/labcode?tab=books ▼ ブログでも研究で使えるプログラミングに関する情報を発信しています! https://labo-code.com/ 🌎 SNS 🌎 X ▶︎ https://x.com/LabCodeBlog Youtube 登録 ▶︎ / @labcodetube ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 研究に使えるプログラミングの情報を発信しているLabCode(ラボコード)です! 今回はCatBoostでリベンジ!線形回帰の限界を超えて高精度な材料物性予測モデルを構築する方法【マテリアルズインフォマティクス】について解説しました。 第1章の線形回帰モデルでは予測に失敗した複雑な材料物性データに、勾配ブースティングモデル「CatBoost」で再挑戦します。この動画を見れば、非線形な関係を捉える強力なモデルの構築方法から、過学習を防ぎ高い汎化性能を実現する実践的なテクニック、そして未知の材料の物性を予測する応用まで、データ駆動型の材料開発に必要なスキルを学ぶことができます。 ▼ 動画の元になった記事はこちら https://zenn.dev/labcode/books/fda58a... ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 👀 チャプター 👀 00:00 はじめに:線形回帰の失敗と今回の挑戦 03:04 理論:勾配ブースティングとCatBoostの仕組み 06:18 ワークフロー紹介 12:14 実装 28:00 学習済みモデルでの予測と性能評価 31:42 まとめと次章への展望 #LabCode #プログラミング #マテリアルズインフォマティクス #機械学習 #Python #CatBoost #物性予測 #データサイエンス #研究 #研究に使えるプログラミング

【MI入門 #3】説明可能なAIを使って予測根拠を解明する「SHAP」入門

Experience the USCPA! REG Trial Lecture (Instructor Kasugai) | TAC USCPA Course

기업이 꼭 알아야 할 '온톨로지'의 모든 것 (김학래 중앙대 교수)

But what is the Fourier Transform? A visual introduction.

Semiconductor · HBM… An In-depth Deconstruction of Semiconductor Terms Always Heard on the News (...

【MI入門 #9】Optunaとベイズ最適化で実現する賢い新材料の探し方|多目的最適化入門

Data Analytics for Beginners | Data Analytics Training | Data Analytics Course | Intellipaat

فاهم 36 | سلسلة تذوق العبادات - (1) الصلاة | مع د. أحمد العربي

"Why can't I produce good reports using AI?" (Kim Deok-joong, Director of Firb AI Research Center)

The World's Most Important Machine

NestJS Full Course for Beginners in 2026 | Build a Production-Ready API

But what is a Laplace Transform?

What do tech pioneers think about the AI revolution? - The Engineers, BBC World Service

How to make 3D Games in Godot

Catholic Mass 101: Learn Every Part of the Mass and What It Means (w/ Fr. Mike Schmitz)

AI 최후의 승자 이래서 구글입니다 (KAIST 전자및전기공학부 김정호 교수)

2명의 뇌과학자가 말하는 미루는 습관 끊어내는 법 | 서울대 뇌인지학과 이인아 교수

Turing Award Winner: Disagreeing with Google, Postgres, Future Problems | Mike Stonebraker

🩺 2024 Medical Terminology Made Easy - Part 1

