回帰分析からクラス分類に変換したり、クラス分類から回帰分析に変換したりするメリット・デメリット
説明変数 X と目的変数 Y との間でモデル Y = f(X) を構築することがあります。Y が連続値の変数のときは回帰分析、Y がカテゴリー変数のときはクラス分類です。回帰分析、つまり Y が連続値の変数のとき、Y をカテゴリーの情報にす...
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材料設計の限界(モデルの逆解析の限界)は分かるのか？
材料設計において、材料の物性 Y と実験条件 X との間で回帰モデル Y = f(X) を構築し、そのモデルに基づいて Y が望ましい値であったり、目標の値であったり、目標の範囲に入ったりするような X の値の提案を行います。いわゆるモデル...
ガウス過程による潜在変数モデル(Gaussian Process Latent Variable Model, GPLVM)で非線形性を考慮した潜在変数を計算しよう！
ガウス過程による教師なし学習である Gaussian Process Latent Variable Model (GPLVM) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。infinite Warped Mixture Mode...
考えることを大切にする
研究・教育をしたり、執筆をしたり、普段の生活をしている中で大切にしていることは、考えることです。そのため、考える時間を増やしたり、考えやすい環境にしたりすることに努めています。たとえば、シャワー中、通勤中、早朝や寝る前などで考える時間を増や...
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...
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。...