[20a-PA2-1~9] 12.2 評価・基礎物性

[20a-PA2-9] 機械学習による光電子収量分光（PYS）閾値の判定
-訓練データによる予測値依存性-

〇柳生 進二郎¹、吉武 道子¹、知京 豊裕¹、長田 貴弘¹ (1.物材機構)

キーワード：光電子収量分光、機械学習

光電子分光収量分光法（PYS：試料にエネルギーを変えた紫外光を照射し，放出される電子の数を計測する）の光電子放出閾値推定の自動化のために機械学習を用いた。
機械学習は，訓練データから「帰納的」に学習モデルを構築するため，予測値が訓練データの影響を受ける。本報告では，いくつかの異なる訓練データを作成し，それらを機械学習させた学習モデルによる予測の違について検討を行った。