直接的逆解析法では特徴量の制約、定性的な特徴量、転移学習も扱えます
金子研で開発している直接的逆解析についてです。 (直接的逆解析ではない) いわゆる一般的な逆解析では、モデルを構築した後に、説明変数 x の大量のサンプルを生成し、構築したモデルに入力し、目的変数 y の値を予測します。そして予測値が良さそ...
講演会は、共同研究と似ています
皆様のおかげさまで、嬉しいことに講演会に講師としてご招待いただいたり、企業において講演会を開催していただきお話しさせていただいたりしております。例えば、企業における講演会の例としては、60 分から 90 分くらいお話しさせていただき、30 ...
「Pythonで気軽に化学・化学工学」 Python プログラミングを学びながら化学・化学工学のデータ解析・機械学習をしたい方へ
金子弘昌, 「Pythonで気軽に化学・化学工学」, 丸善, 2021 丸善: Amazon: Amazon(Kindle): 自分の本の紹介で恐縮です。ただ、データ解析や機械学習による分子設計、材料設計、プロセス設計、プロセス管理・制御を...
モデルの逆解析をふまえた特徴量設計
既存のデータセットを用いて、説明変数 x と目的変数 y の間で、回帰分析手法やクラス分類手法により、モデル y = f(x) を構築したり、構築したモデルを用いて、望ましい y の結果になるように x の値を設計したりします。予測精度の高...
Anacondaを使わずにPythonでデータ解析・機械学習する方法
Anaconda が、ある条件のもとで有償化されています。 参考: 原文: 個人的な趣味で Anaconda を利用したり、大学や研究所において教育・研究するために Anaconda を用いたりするときは問題ないと思いますが、例えば企業にお...
「Pythonで気軽に化学・化学工学」 正誤表
「Pythonで気軽に化学・化学工学」 をご購入いただき感謝申し上げます。売れ行きも好調のようで嬉しい限りでございます。データを持っていたり、収集する予定だったりする多くの方が、プログラミングが未経験でもデータ解析・機械学習をできるようにな...
特徴量選択の結果をこのように整理してはいかがでしょうか？[Pythonコードあり]
説明変数 x と目的変数 y の間で回帰モデルやクラス分類モデルを構築するとき、モデルの予測精度やモデルの解釈性を向上させるため、特徴量選択 (変数選択) をすることがあります。例えば 1000 個の x があるとき、特徴量選択をして 50...
IoTインフォマティクス、一緒にやりませんか？ [さきがけのヒヤリングで落選した内容。申請書のpdfファイルあり]
2020 年度に 「時空間制御による運転最適化のためのモデルの高速逆解析」 という研究課題名で、研究領域 「IoTが拓く未来」 のさきがけに応募しました。首尾よくヒヤリングまで進んだのですが、ヒヤリングで落選してしまいました。残念ですが、研...
特徴量選択手法について、モデルの予測精度・選択された特徴量の割合・選択された乱数の特徴量の割合で議論しました！[金子研論文]
金子研の論文が Heliyon に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Examining variable selection methods for the predictive performance of regressio...
はじめてのプレゼンテーションに向けて
今回の記事は、研究内容についてのプレゼンテーションをはじめてする方々に向けた内容です。 研究成果を出したあとは、もちろん論文を書くこともありますが、学会発表などでプレゼンテーションをすることもあります。ここではプレゼンテーションの準備の仕方...