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よくある質問
「スペクトルを取り扱うすべての大学生・大学教員・研究者・データサイエンティスト」を対象とし,スペクトルにケモメトリクスや機械学習を適用して分類・定量を行う方法について学んでいきます。皆さん自身でプログラムを駆使して分類・定量を自由自在に行えるようにするためは１．プログラム言語（python）,２．統計,３．ケモメトリクス・機械学習,４．スペクトル,５．試料について学ぶ必要があります。この講演では１-３について初学者の方でも十分理解できるように丁寧に説明を進めていきます。もちろんこれらを十分理解されている方にとっても新しい発見のある内容となっています。統計・ケモメトリクス・機械学習のそれぞれで,その内容について詳しく説明した後,ダウンロード可能なデータを用いて,pythonプログラムによって解析を進めることで,理論と実践の両方を理解していきます。プログラムを効率的に書くためにChatGPTも用います。
1．はじめに
1-1. ケモメトリクスと機械学習
1-2. pythonについて
1-3. ChatGPTによるプログラム支援
2．ケモメトリクスとは
2-1. Lambert-beer則
2-2. CLS
2-3. ILS
2-4. PCA
2-5. PLSR
2-6. 正規分布スペクトルを用いて、ケモメトリクスを実践
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
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