機能的なモノと意味があるモノ～MLR, SOMはオワコン？～
世の中には、機能的なモノばかりではなく、機能的ではないけれども意味があるモノもあります。例えば、ろうそくです。昔は、空間を明るくするために使われていましたが、今は電球や蛍光灯がありますので、空間を明るくすることに関しては機能的ではありません...
dcelab
次の律速は、想像力 ～よりよい文章作成やプレゼンテーションに向けて～
データ化学工学研究室 (金子研) では、以下の本を学生たちに一人一冊差し上げて、文章力やプレゼン力や英語力を高めてもらっています。 「分かりやすい説明」の技術 最強のプレゼンテーション15のルール 「分かりやすい文章」の技術―読み手を説得...
特徴量を抽象化して、モデルの逆解析により得られるサンプルの多様性を高める
目的変数 Y と説明変数 X の間で回帰モデルやクラス分類モデル Y = f(X) を構築して、Y がわからない X の値をモデルに入力することで、Y を予測することが行われています。予測精度の高いモデルを構築するためには適切に X を設計...
金子研の夏休みの課題2020
データ化学工学研究室 (金子研) では、8 月を夏休みとしていまして、ゼミ等がお休みになります (金子自体は通常運転ですので、必要なときな遠慮なくご連絡ください)。夏休みといえば、小学生のころから「宿題」と相場が決まっています。風物詩ですね...
特徴量に関する基本的な考え方～複数の物質が混合されてできた物質～
ポリマー設計において、共重合体 (コポリマー) の特徴量を考えるとき、各モノマーを数値化した後に、それらのモノマーの組成比を重みとした重みつき平均 (加重算術平均もしくは単に加重平均) を計算することで数値化することがあります。また合金の特...
データの可視化をする理由
分子設計・材料設計・プロセス設計・ソフトセンサーなどにおいて、データ解析をするとき、目的としては Y の値を予測することや Y の値が目標を達成する X の値を設計することです。そのため主な解析手法は回帰分析手法やクラス分類手法になります。...
モデルの使い方～モデルの逆解析と目的変数の評価～
今回はデータ解析によって構築した回帰モデルやクラス分類モデルの使い方についてお話しします。使い道は大きく二つに分けられます。一つはモデルの逆解析、もう一つは目的変数 Y の評価です。モデルの逆解析モデルの逆解析では、Y の値が望ましい値にな...
目的変数の予測値だけでなく、説明変数の感度も設計のときに考慮する
プロセス・マテリアルズ・ケモインフォマティクスオンラインサロン (金子研オンラインサロン) をやっていまして、そこで興味深い質問があり、回答しました。今回は回答した内容を少し膨らませて、こちらの記事でもお話したいと思います。材料設計やプロセ...
守りの AD 攻めの BO (AD: モデルの適用範囲、BO: ベイズ最適化)
分子設計でも材料設計でもプロセス設計でも、説明変数 X と目的変数 Y のそろったデータセットを準備して、X と Y の間でモデル Y = f(X) を構築します。構築したモデルを用いて、Y が目標の値となるような X の候補を設計します。...
異常検出を気軽に試したい方へ、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE fault detection」を作りました。ご自由にお使いください。ちなみにモデルの適用範囲(AD)の設定にも使えます
異常検出を試してみたい、プラントのデータを使って異常なのか正常なのか推定してみたら、どれくらいの異常を推定できるのか確認してみたい、という方はいらっしゃると思います。試してみて良い結果が出ると、さらに異常検出について勉強するモチベーションも...