仕事で使える化学工学の７つの考え方
化学工学関係の研究・教育をしていると、化学工学における考え方は研究・開発以外にも使えるなぁと、いつも思っています。特に仕事を進める上で、その考え方を知っているのと知らないのでは、進捗に雲泥の差が出ると考えています。今回は、そのような仕事で使...
今できることではなく、(はじめはできなくても)目的達成のためにやるべきことを、やろう！
まずは、たとえ話です。 東京にいる人が、沖縄に行きたいとき、できることとしては、沖縄の方向に歩きだすことです。でも、徒歩で沖縄に行くことは、不可能です (できるとしても非現実的な時間がかかります)。沖縄に行きたいときにはじめにすることは、羽...
非線形モデルにおける特徴量の寄与の指標を有効に活用する方法
回帰モデルでもクラス分類モデルでも、モデルを構築したらそのモデルの解釈をしたくなるものです。どの説明変数 (特徴量・記述子・パラメータ) が重要なのか、説明変数が目的変数にどのように寄与しているのか、などなどです。 たとえば説明変数の重要度...
2019年度もデータ化学工学研究室(金子研究室)成果報告会をやります！
金子研の学生たちが今年度に研究した成果を報告します。成果報告会の翌週に応用化学科での四年生の卒業研究発表会がありまして、皆さん発表の完成度を上げていきますので、四年生もしっかりした発表になると思います。 成果報告会への参加費は無料です。ただ...
お話で届けるのは平等(equality)なもの、文章で届けるのは公正(equity)なもの～お話(講義・講演・講習会)と文章(テキスト・本・連載・記事・論文)での説明の仕方の違い～
大学で講義をしたり、 企業やいろいろなイベントで講習会をしたり、 実験や演習用のテキストを書いたり、本を書いたり、 連載記事を書いたり、 いろいろな形式で “教える” を実践しています。 また、研究成果は学会などで発表したり論文の形で報告し...
目的変数が複数個あるときのモデルの逆解析、結局どのサンプルを選んだらよいの？？
回帰モデルやクラス分類モデルを構築したあとの、モデルの逆解析についてです。 こちらのチェックリストを確認したあとの話ですね。 モデルの逆解析のとき、目的変数が一つでしたら、その推定値がよさそうなサンプルを選んだり、ベイズ最適化で獲得関数の値...
データセットは生きもの。成長もしますし、それに応じて、モデルも成長します
データセットは生きている、と思いながら解析するようにしています。ただ、生物とは何か、、、という話にするつもりはなくてですね、データセットは、サンプルが増えたり減ったり、特徴量 (変数、記述子) が増えたり減ったり、成長しているなあという話で...
回帰分析手法・クラス分類手法の選び方
いつもどんな感じで回帰分析手法・クラス分類手法を選んでいるかお話します。予測結果の r2, RMSE, MAE, 正解率, ... といった指標だけ見て選んでいるわけではありません。 いろいろな回帰分析手法やクラス分類手法がありますね。 現...
ぜんぶオーバーフィッティングのせいだ。
オーバーフィッティングについて考えます。オーバーフィッティングは予測精度の高いモデルを構築するときの問題でして、モデルがトレーニングデータに合いすぎてしまい (目的変数 y の推定誤差が小さくなりすぎてしまい)、新しいデータにおける目的変数...
2019年度 応用化学科ポスター発表会、いつもどおり金子研オンラインサロンでポスターをシェアします(共同研究関係を除く)
2019年11月23日(土) に応用化学科ポスター発表会がありました。 金子研、練習もばっちりです。お待ちしております！ わたしも色々な研究室を回ります。#応用化学科研究ポスター発表会 pic.twitter.com/Utj0nyeAqR ...