アンサンブル学習ではモデル間の独立性が重要
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
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データ解析・機械学習の始めから研究を進めるまでの道標
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
特徴量・記述子を検討・設計するときの心構え
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
機械学習に基づいて構築された骨形成率予測モデルの逆解析と実験による検証によって多孔質ハイドロキシアパタイト材料を設計しました！[金子研論文]
明治大学の相澤研究室と金子研における共同研究の成果の論文が materials に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMaterial Design of Porous Hydroxyapatite Ceramics via Inv...
製造・プロセスデータ(時系列データ)でソフトセンサーを検討するときのポイント
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
変数重要度(特徴量重要度)を計算するときの一工夫(回帰分析・クラス分類)
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
要旨・論文チェックの一回目に学生に伝える９つのこと
こちら↓に学生の要旨や論文を、学生と確認・修正する方法について書きました。今回は、その最初の要旨・論文チェックにおいて、いろいろな学生に共通して、いつも伝えていることを整理します。今後は、金子研の学生も、こちらの記事を事前にチェックして、自...
機械学習モデルの議論において、まずモデルが何を表すか明確にすると良いと思います！
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
学生の要旨や論文を、学生と確認・修正する３つの方法
データ化学工学研究室 (金子研) の学生も、学会発表における要旨や論文誌に投稿する学術論文、また研究室内で作成する要旨、卒業論文、修士論文などを作成します。学生が要旨や論文を作成し、学生自身でチェックリストを活用して修正したら、私が内容を確...
(ダブル)クロスバリデーションの予測結果が悪い時はどうするか？
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...