目的変数yも特徴量エンジニアリング！
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=f(x)を構...
Datachemical LABでデータに嘘をつかないデータ解析・機械学習を
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=f(x)を構...
同じ実験条件で何回か実験した結果があるときのデータ解析・機械学習
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=f(x)を構...
実践的な練習課題を Datachemical LAB で解き実践力をつける
DatachemicalLABの利用者が順調に増えております。いつもご活用をいただきありがとうございます。これまでDatachemicalLABの内容・機能のお話をいたしました。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセ...
金子はコンサルティングで何をしているのか？
大学教員として教育・研究をする中で、他の大学や企業の方と共同研究をすることがあります。同じ研究目的をもち、それぞれのグループで目的を達成するために研究したり、ディスカッションして前に進めたりしています。共同研究については、もちろんプロセスと...
Datachemical LAB のメニューが新しくなり、さらに使いやすくなりました！
DatachemicalLABをご検討いただきありがとうございます。順調にユーザーの数も増えており、多くの方にご利用いただき嬉しい限りです。ぜひ、材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理にご活用いただければと思います。Datachem...
関係ないと思われていた変数の追加＆ドメイン知識の活用で、精密電気部品の量産プロセスにおける不良率予測の予測精度が向上し、不良原因の特定に成功しました [金子研論文]
金子研の論文がAnalyticalScienceAdvancesに掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDefectratepredictionandfailure-causediagnosisinamass-productionpr...
不均衡なデータセットを扱うときの注意点
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=f(x)を構...
スパースな(疎な)実験データセットを解析するときの一工夫
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=f(x)を構...
サンプルが少なくてもまずはデータ解析・機械学習してみよう！
データ解析・機械学習関係のよくある質問の中に、何サンプル集めればデータ解析・機械学習で分子設計・材料設計・プロセス設計ができますか？、といったものがあります。また、具体的に何サンプルしかないのですがこれでできますか、といった心配をされる方も...