レベル:初級

錠剤の製剤設計に統計解析技術および機械学習を活⽤した事例を紹介する。

①JMP:処⽅製法データに対する理解を深めるために、グラフビルダーや多変量の相関などの機能を⽤いてデー タの関連性や可視化を試みた事例について紹介する。

②JMP Pro:複数の製造⽅法で製造した顆粒や錠剤の物性を含むデータベースに弾性ネットを適⽤することで顆粒物性と錠剤物性の関係をモデル化し重要な顆粒物性の抽出した事例や、81種類の原薬とその物性を含むデータベースにブースティングツリーを適⽤することで原薬物性と錠剤物性の関係をモデル化し重要な原薬物性の抽出を試みた事例について紹介する。

 

※この発表では動画の公開はございません。

Published on ‎05-20-2024 03:33 PM by | Updated on ‎05-20-2024 03:39 PM

レベル:初級

錠剤の製剤設計に統計解析技術および機械学習を活⽤した事例を紹介する。

①JMP:処⽅製法データに対する理解を深めるために、グラフビルダーや多変量の相関などの機能を⽤いてデー タの関連性や可視化を試みた事例について紹介する。

②JMP Pro:複数の製造⽅法で製造した顆粒や錠剤の物性を含むデータベースに弾性ネットを適⽤することで顆粒物性と錠剤物性の関係をモデル化し重要な顆粒物性の抽出した事例や、81種類の原薬とその物性を含むデータベースにブースティングツリーを適⽤することで原薬物性と錠剤物性の関係をモデル化し重要な原薬物性の抽出を試みた事例について紹介する。

 

※この発表では動画の公開はございません。



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