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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、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...

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...

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...

材料の活性・物性・特性は、化学構造だけで変化するものではなく、材料の作り方、つまり実験条件や製造条件によっても変化します。例えば高分子設計において、単量体 (モノマー) の化学構造だけでなく、そのモノマーの種類・組成比や、反応温度や反応時間...

分子設計や材料設計をするときや、プラントにおいてソフトセンサーを検討しようとするとき、 (分子設計・材料設計・ソフトセンサーについてはこちら) それぞれ、何らかの数値モデルを構築することになります。データ解析・機械学習を駆使してモデルを構築...

研究発表や講演における質問の答え方として、テクニック的なことはこちらに書きました。 今回は、質問への回答の仕方のアドバンス編として、回答するときの心構えについて説明します。ただ、アドバンス編としての心構えですので、十分に上のテクニックができ...

「プログラミングをはじめたいのですが、入門書はどれがよいですか？」 「学生が使っているプログラミングの入門書はどれですか？」 といった質問をよくいただきます。実は、金子研でオススメのプログラミング入門書があるわけではなく、学生に入門書を使う...