データ科学手法（データ同化）
データ同化は、モデルのパラメータや初期値などを、実験データを使って最適化する手法です。ここでは、与えられたモデルについて、実験データに基づいてデータ同化をすることができるワークフローを用意しています。開発者：井上 純哉（東京大学）
MIntシステム情報サイト
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機械学習のアルゴリズムをワークフロー化してあり、データセットから自動的に予測モデルを作成することができます。例えば、XGBoostによる予測モデル作成では、ハイパーパラメータを交差検証値を参照しながら、Tree-structured Parzen estimatorによって自動的に最適化する機構が入
鉄鋼の溶接で重要となる連続冷却変態図を、化学組成から予測するためのワークフローです。NIMSのCCTデータシートであるAtlasのデータをデジタル化し、専門家によるデータの選別を経て、機械学習によって高精度に予測できるようになっています。開発者：源 聡、渡邊 誠、塚本 進、出村 雅彦（NIMS）、糟