★pythonプログラムによってスペクトルデータを自由自在に取り扱えるようになる!
本セミナーは前編と後編の2部構成となっています。前編または後編のみの受講も可能です。
各セミナー内容の詳細はプログラムをご確認ください。
こちらは2/7(金)実施WEBセミナーのアーカイブ(録画)配信です。期間中何度でも視聴できます
3.機械学習とは
3-1. 近傍法
3-2. ランダムフォレスト
3-3. サポートベクトルマシン
3-4. ニューラルネットワーク
3-5. アイリスデータを用いて機械学習を実践
4.スペクトル前処理
4-1. 中心化・標準化
4-2. スムージング
4-3. カーブフィッティング
4-4. 微分処理
4-5. NIRスペクトルに前処理を適用
5.ケモメトリクス実践
5-1. スペクトルデータから目的変数を予測する
5-2. HSIデータへの応用と画像解析
5-3. NIR-HISにケモメトリクス、機械学習を適用