データ化学工学研究室(金子研究室)＠明治大学 理工学部 応用化学科

クシノテラスの櫛野展正さんに、これまでの金子の生い立ちについて書いていただきました。研究とは直接関係ありませんが、金子が化学・化学工学とデータ解析・機械学習の融合分野の研究をしている経緯・理由などがわかると思います。もしよろしければ、ご覧く...

大学では主に学部 1 年生から 3 年生の間で講義科目があったり実験科目があったりして、4 年生から研究室に配属になると思います。ここでお話する教育とは、講義科目や実験科目ではなく、特に研究室における (データ化学工学研究室 (金子研) で...

データ化学工学研究室 (金子研) における新人教育について、大学や企業の方々から質問されることが増えてきましたので、金子研に配属になった学生が研究テーマに入る前に何をするか示しておきます。明治大学の応用化学科では、例年 12 月くらいに学部...

機械学習の手法の中には、カーネル関数を用いた手法があります。サポートベクターマシン、サポートベクター回帰、ガウス過程回帰あたりが有名と思います。他にもリッジ回帰や主成分分析、独立成分分析など、いろいろな手法とカーネル関数を組み合わせることが...

データセットの中に欠損値があるときは、iGMR が有効であることはこちらに書きました。たとえば、論文や特許からデータを取得したときなど、他のデータ (研究室内や社内のデータなど) と合わせようとしたときに、論文や特許ではいくつかの実験条件が...

DCEKit への新機能追加です。こちらの Iterative Optimization Technology (IOT) を実装しました。IOT では、純成分のスペクトルと混合物のスペクトルのみから、混合物における各純成分の濃度 (モル分...

DCEKit に今回追加したのは Variational Bayesian Gaussian Mixture Regression (VBGMR) と、GMR や VBGMR におけるクロスバリデーションによるハイパーパラメータ最適化です。...

C.M. ビショップ 編, 「パターン認識と機械学習 下 ～ベイズ理論による統計的予測～」, 丸善出版, 2012丸善出版: Amazon: こちらの下巻です。Pattern Recognition and Machine Learning...

ダジャレです。が、本心です。材料研究・材料開発の現場では、実験条件や製造条件を振って、実際に実験・製造してみて、その結果としての材料の物性・活性といった値を測定します。実験条件や製造条件を振るときに、すべて理論的に、化学的な背景や物理的な背...

C.M. ビショップ 編, 「パターン認識と機械学習 上 ～ベイズ理論による統計的予測～」, 丸善出版, 2012丸善出版: Amazon: Pattern Recognition and Machine Learning、いわゆる PRM...