データ駆動型化学・材料発見の始め方

 

CAS Citrineウェビナー(2020年4月)

 

化学や材料の研究で機械学習の導入または増強を始めたばかりなら、お役に立つ情報です。 本ウェビナーでは、新たな情報科学プロジェクトをどのように準備するかについて、パネリストが議論します。有用なデータセットの構築、足りない機能の特定、期待値を表現する方法等、さまざまな角度から探ります。

参加パネリスト

  • エリック・サッパー助教授、カリフォルニア・ポリテクニック州立大学材料計算設計
  • グスタボ・グズマン、Citrine Informatics、データエンジニアリングマネージャー
  • クリス・バッデレー、CAS、サービスソリューションマネージャー

 

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