研究は講義とはまったく異なります
一般的に、特に理系の大学生は、大学1年生から3年生まで講義主体の大学生活であり、４年生になって研究室配属になると思います。研究室配属になったら、これまでの講義主体の生活から変わり (人によってはいくつか講義を取らないといけない人もいると思い...
dcelab
回帰分析手法やクラス分類手法のハイパーパラメータをベイズ最適化で高速に最適化する
DCEKit に搭載されている Gaussian Mixture Regression (GMR) や Variational Bayesian Gaussian Mixture Regression (VBGMR) について、 クロスバリ...
移動を多変量で考える～移動時間を有意義に使おう！～
研究室の学生によく、移動は多変量で考えた方がいいよね、という話をします。 例えば、小田急線で生田駅から新宿駅に行くとき、生田駅で各停に乗って登戸駅で一度降りて、快速急行に乗り換えてから新宿駅にいくのが一番早いです。ただ急行は結構混むので、基...
特徴量(変数)が多いときもベイズ最適化でOK？分子記述子のときも？
分子設計・材料設計・プロセス設計において、ベイズ最適化により分子の化学構造や、材料の合成条件・製造条件や、プロセス条件などを最適化します。 ガウス過程回帰により、分子記述子・合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と分子や材料の物...
相談しやすい人と相談すべき人、どちらに相談する？
日常生活のことや、仕事・研究・勉強のことや、将来のことなど、自分一人ではよくわからないことを、他の人に質問したり相談したりすることがあると思います。このとき、自分の周りの身近な人、例えば同じグループや同じ研究室の同期・先輩・後輩、上司や指導...
化学構造・分子構造を対象にしたデータ解析・機械学習をするときの二次元構造や三次元構造の考え方
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティックスの中で、化学構造・分子構造を対象にしてデータ解析や機械学習を実施することもあります。化合物の化学構造から分子記述子を計算したり、記述子 x と物性・活性・特...
予測誤差は全部ノイズ！～ノイズを0にする方向で考えよう！～
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの説明変数 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築されたモデルを用いて x の値か...
二つの POL 講演会(ベイズ最適化・Datachemical LAB)を終えて
このたび、2021 年 12 月 21 日と 2022 年 5 月 13 日に、それぞれ POL 様が主催された講演会にて、お話させていただきました。 ① 2021 年 12 月 21 日 ベイズ最適化を駆使した研究・開発～モデル設計と実践...
転移学習の方法の選び方
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で、データセットを用いて機械学習により数理モデル y = f(x) を構築したり、構築されたモ...
共同作業はキャッチボール～早めにボールを投げよう！～
研究したり、論文を書いたり、研究室での多くの活動は共同作業で進められます。各自の役割や分担を決めて、役割や分担に基づいてそれぞれ作業をします。時には進捗状況を共有したり、これまでの反省や今後の方針について話し合ったりします。例えば研究をする...