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内挿・外挿は、モデルの適用範囲内・適用範囲外と違いますので注意が必要です

回帰分析やクラス分類によって構築された、目的変数 Y と説明変数 X との間のモデル Y = f(X) についてです。 モデルについて議論するとき、モデルはデータの外挿は予測できない、内挿しか予測できない、とか、その予測結果は内挿なの?外挿...

[法人向け] 機械学習・データ解析・化学構造の扱い・Pythonに関するハンズオンセミナー (体験学習) の動画

これまで、いろいろな企業やセミナーにおいて、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クスの講義や、Python のハンズオンセミナーを行って参りまして、そのような経験・実績をふまえて、以下の動画を作成い...

研究成果をあげること、ではなく、研究成果をあげ続ける力を身につけること。金子研の方針です

データ化学工学研究室 (金子研) の方針として、学生の成長を一番に考えています。 配属になる学生に最初に伝えていることは、金子研で目指していることは、 学生が研究成果をあげること、ではなく、学生が研究成果をあげ続ける力をつけること というこ...

モデルの精度が低いときも、モデルの逆解析ってやるべき?

いろいろと共同研究やコンサルティングをしていますと やはり多いのは、モデルの逆解析です。 新たな分子を設計したり、新たな材料を作るための実験レシピやプロセスを設計したり、装置を設計したりといった話です。 モデルの逆解析をするためには、もちろ...

東大生と明大生、その違いとは?

大学ごとに学生を区別するのが妥当かどうかはさておき、少なくとも世間からは “東京大学の学生” とか ”明治大学の学生” という目で見られますので (たとえば就活とか)、その違いについて話したいと思います。東京大学の学生を “東大生”、明治大...

ベイズ最適化において一度に複数の実験をするときに候補を選択するシンプルな方法

ベイズ最適化において、複数の実験候補を選択するお話です。ベイズ最適化についてはこちらをご覧ください。 ベイズ最適化では、以下の 1. – 4. を繰り返すことで、物性や活性などの目的変数 Y が向上したり目標値を達成したりできる、実験条件な...

2019新型コロナウイルス(SARS-CoV-2)による変化をメモしておきます

2019新型コロナウイルス (SARS-CoV-2) による情勢のため、わたしたちの生活はいろいろと変化したと思います。店頭やネットショップからマスク・トイレットペーパーが消えたり、色々なイベントが中止になったりしました。早く状況が落ち着く...

[Pythonコードあり] 特徴量ごとや特徴量間に制限があるときの、モデルの逆解析用のサンプル生成

回帰モデルやクラス分類モデルを構築した後の、モデルの逆解析の話です。 上の 既存のサンプルの分布に従うように、モデルの逆解析用のサンプルをたくさん生成する方法 では、既存のサンプルのデータ分布を求めて、その分布に従うようにして新たなサンプル...

学生の選択肢は多いのです

学生の選択肢が増え、競争が激しくなり、教員も頑張る必要があると考えております。 わたしが学生のころは、たとえば講義を受けるときに内職するとしても、内容は限られていました。別の講義・実験のレポートを作成したり、サークルやバイト等に関係する書類...

[Pythonコードあり] 既存のサンプルの分布に従うように、モデルの逆解析用のサンプルをたくさん生成する方法

回帰モデルやクラス分類モデルを構築した後は、モデルの逆解析をします。 説明変数 (特徴量・記述子など) X のサンプルをたくさん生成して、それらをモデルに入力することで、目的変数 (活性・物性など) Y の値を推定します。推定された値が、よ...
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