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一般的なデータ解析・機械学習では、一つのデータセットがあるとき、一つのモデルを構築します。こちらのデータ解析の流れにそって、最終的に、例えばガウス過程回帰で、一つのモデルを構築することになります。アンサンブル学習では、たくさんのサブデータセ...

金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはPrediction of spin–spin coupling constants with machine learn...

実験計画法のお話です。こちらの記事では、わかりやすさのために () 付きで「直交表」としていますが、厳密に言えば、いわゆる古くから使われている直交表ではありません。直交表のようではありますが、それとは別の方法で最初の実験条件の候補を選んでい...

研究や開発は仮説と検証の繰り返しです。たくさん試行錯誤しながら、よい方向へ進んで行きます。最初は一つアイデア (仮説) から研究がスタートするかもしれませんが、基本的にはそのアイデアがそのままの形で最後まで残ることはほとんどありません。素晴...

説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築するとき、特に Y が連続値の場合は回帰分析が行われます。回帰分析手法にはいろいろありますが、ここではガウス過程回帰 (Gaussian Process Regressi...

創造力も大事ですが、ここでは想像力のほうです。研究スキル・研究能力を構成する力は、こちらに書いたとおり色々ありますが研究に限らず汎用に使える、基本的な力として押さえておきたいのは想像力です。たとえばプレゼンテーションをしたり質問に回答したり...

クシノテラスの櫛野展正さんに、これまでの金子の生い立ちについて書いていただきました。研究とは直接関係ありませんが、金子が化学・化学工学とデータ解析・機械学習の融合分野の研究をしている経緯・理由などがわかると思います。もしよろしければ、ご覧く...

大学では主に学部 1 年生から 3 年生の間で講義科目があったり実験科目があったりして、4 年生から研究室に配属になると思います。ここでお話する教育とは、講義科目や実験科目ではなく、特に研究室における (データ化学工学研究室 (金子研) で...

データ化学工学研究室 (金子研) における新人教育について、大学や企業の方々から質問されることが増えてきましたので、金子研に配属になった学生が研究テーマに入る前に何をするか示しておきます。明治大学の応用化学科では、例年 12 月くらいに学部...

機械学習の手法の中には、カーネル関数を用いた手法があります。サポートベクターマシン、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰あたりが有名と思います。他にもリッジ回帰や主成分分析、独立成分分析など、いろいろな手法とカーネル関数を組み合わせることが...