適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)
化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用されています。 “ソフトセンサー” とかっこいい名前がついていますが、結局はあるいくつかのプロセス変数...
dcelab
[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する１０時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか？
機械学習・データ解析について、これまで 10 回以上 Python を用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば私が実施したことでいえば、機械学習・データ解析に関する勉強をするだけでなく...
研究者としての急がば回れ
研究者としては、 なるべく早く研究成果を得たい！ という思いの人がほとんどと思います。ただ、研究においても、場合によっては 急がば回れ のほうが将来的にメリットがある、こともあります。急がば回れ、なんて昔の人はよくいったものです。 研究にお...
学生へ指導するときのスタンス＠データ化学工学研究室(金子研)
明治大学応用化学科では、４月に各研究室に４年生がゼミ生として配属されます。データ化学工学研究室(金子研)にも、毎年配属になる４年生がきます。 そんな４年生たちへの、金子研における指導のスタンスは、学生それぞれ自分自身でやろう、ただそのための...
バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる
データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究において、たびたび “バーチャル (virtual)” という言葉が出てきます。バーチャルスクリーニング (virtual screening)、バーチャルメトロロジー (virtual metr...
世界はトレードオフであふれている！～研究のチャンスはパレート最適解の向こう側にあり～
たとえば、ランチにラーメン屋さんにいくことを考えましょう。おいしくて、安いラーメンが食べられるところを探しますよね。いろいろと調べた結果、下の図のようになりました。一つ一つの ○ がラーメンです。 おいしくて安いラーメンを探しているのに、お...
データ化学工学研究室(金子研)のゼミ合宿
2018年度のデータ化学工学研究室 (金子研) のゼミ合宿は、鬼怒川温泉で開催されます。ちなみに2017年度は熱海でした。 温泉地なので温泉に入ったり、観光したり、お酒を飲んだりしますが、ゼミ合宿の名前の通り、ゼミをします。このゼミでは、 ...
時系列データを扱うときの３つの注意点(ソフトセンサー解析など)[データ解析用のPythonプログラム付き]
一般的なデータ解析において、回帰モデルやクラス分類モデルをつくることを考えます。トレーニングデータとテストデータに分けて、トレーニングデータで回帰モデルやクラス分類モデルを構築して、そのモデルがどのくらいの推定性能をもつか、テストデータで検...
回帰モデル・クラス分類モデルの逆解析～目標のY(物性・活性など)を達成するためのX(説明変数・記述子・特徴量・パラメータ・入力変数)とは？～
回帰モデルやクラス分類モデルが得られたあとの話です。 よくやるのは、説明変数 (記述子・特徴量・パラメータ・入力変数) X の値を回帰モデルやクラス分類モデルに入力して、目的変数 Y の値を推定することです。これをモデルの順解析とよびます。...
Xの変数を適切に非線形変換して線形の回帰モデルを作るとモデルの適用範囲・適用領域が広がるかも！[検証結果とPythonプログラムあり]
今回は、説明変数・記述子・特徴量・入力変数を非線形関数で変換するお話です。 説明変数 X と目的変数 y との間で回帰モデルを作るとき、X と y との間に非線形の関係 (y = x12 + log(x2) とか) があるとき、一つのアプロ...