2017年度「分離化学工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します

2017年度の春学期において、「分離化学工学」の講義を行いました。ここでは、その講義資料のpdfファイルを公開します。参考になる方はぜひご活用ください。もし間違えなどありましたらご連絡いただけますと幸いです。 2018年度の春学期で、...

学会での研究発表の聴き方~効率的に話の内容を理解するための2つのポイント~

学会に行くと、自分で研究発表をする以外に、たくさんの研究者の発表を聴くことができます。いろいろな研究・考え方に触れることができて、面白いものです。 人の発表を聞くとき、基本的にはこちらに書いたような発表の流れ 背景 問...

学会での研究発表 (口頭) の一般的な流れ

学生のころから学会において研究発表をする人もいらっしゃると思います。今回は、学会発表での話の流れについてまとめました。人や場面によって多少変わることもありますが、一般的な流れはこちらです。 自己紹介 発表の概要 背景 ...

学会で研究成果を発表する10個の価値

自分で研究を進める中で、ある程度の研究成果が出てくると、「こんな研究成果をあげたぜ!」と、他の人にも伝えたくなるものです。逆に、他の研究者がどんな研究成果をだしているのかも気になります。 研究成果を公表する方法として、論文発表と学会発...

ベイズ最適化(Bayesian Optimization, BO)~実験計画法で使ったり、ハイパーパラメータを最適化したり~

ガウス過程による回帰をうまく使って、実験計画法における新しい実験候補を探索したり、回帰モデルやクラス分類モデルのハイパーパラメータ (学習では求まらないため事前に決めるべきパラメータ) を決定する方法が、ベイズ最適化 (Bayesian O...

講義やゼミで学生に伝え、行動してもらうときに気をつけている3つのこと

こういうの作るときは、 ・Why (なぜ?→どうして学ぶのか書く) ・How (どうやって?→分かりやすく書く) ・What (何を?→具体的に書く) が大事だと考えます。学ぶ理由があっても分かりにくいと諦めますし、分かりやすく...

ニュートン法(ニュートン・ラフソン法)~f(x)=0の解を数値的に求める~

「f(x) = 0 の解を求めよ」 といった問題で、解析的に解を求めるのが難しいこともあります。こんなときに、直接的に解かなくても、数値的に f(x) = 0 となる xを求められる方法が、ニュートン法 (ニュートン・ラフソン法) です。実...

個性的な人工知能をつくる

データ化学工学研究室では、ざっくりというと、化学データや工学データをつかって機械学習するような研究、言い方を変えると、人工知能をつくるような研究をしています。近年、機械学習のライブラリやパッケージが充実していることもあり、データをもっている...

最尤推定・最尤法~与えられたデータから確率分布のパラメータを推定する~

人工知能・機械学習についてよく知っていても、意外とあやふやだったりする最尤推定・最尤法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。最尤推定・最尤法の具体例や計算方法、変数の標準化 (オートスケーリング) との関係について説明されて...

Stepwise (ステップワイズ) 法による説明変数 (入力変数・記述子・特徴量) の選択~手軽な変数選択手法~

Stepwise (ステップワイズ) 法による変数選択について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。Stepwiseの特徴や、データセットが与えられたときにStepwiseで何ができるか、Stepwiseをどのように計算するかが説明...
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