混合物の特徴量の一つとして単体の特徴量に組成を掛け算して横につなげる(weighted concatenation)
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
yは予測したいものではなく、yは結果、xは原因
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
提案手法などの概略図・ポンチ絵を書く際の注意点
論文を執筆する際や学会発表をする際に、提案手法などの伝えない内容をより分かりやすく説明するために、概略図・ポンチ絵を描くことがあります。概略図・ポンチ絵の目的は内容を分かりやすく説明することであり、芸術的な絵を描く必要は全くありません。伝わ...
２０２５年度の金子研の学会発表予定
今年も例年通り9月は学会シーズンであり、その後の学会も含めて、データ化学工学研究室 (金子研) の学生たちも口頭発表やポスター発表をします。ご都合が合えば、ぜひご一緒できればと思い、ここで今年度発表する予定の学会について以下にまとめます。✓...
xにおけるサンプル間の距離とyにおけるサンプル間の距離の議論
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
分子・材料・プロセスのマルチモーダル学習はどんなときに有効か？
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
モデルの「予測性能」とは？ーテストデータをどの程度予測できるかだけではありません！
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
人工知能・機械学習の議論の前に、データの図示も駆使してデータを確認しましょう！
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
「外挿を予測できる」とは？―仕組みの話？高精度？
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
「外挿」は、特徴量ベース？化合物ベース？化合物の組み合わせベース？
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...