[無料公開] 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 の “はじめに” と目次の詳細
こちらの書籍には改訂2版がございます。改訂2版でも無料公開の部分の内容は変わらない一方で、一章分+α を改訂2版では追記しておりますので、以下で興味を持っていただけましたら、改訂2版の購入をオススメいたします。2019 年 10 月 23 ...
カーネル関数って結局なんなの？→サンプル間の類似度と理解するのがよいと思います！
サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM) や サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR) や ガウス過程回帰 (Gaussian Process Regr...
Ensemble Online Support Vector Regression (EOSVR) ～Moving Window 型の非線形適応型ソフトセンサー～
Ensemble Online Support Vector Regression (EOSVR) について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しました。適応型ソフトセンサーの一つである EOSVR でどんなことができるのか...
研究者が資本(資産)を形成するためのフレームワーク
研究者が研究成果を出し続けるためには、”資本” が必要です。”資産” といってもよいです。資本 (資産) をつくるための考え方 (フレームワーク) についてお話します。参考にしたのは以下の本です。橘玲, 幸福の「資本」論 あなたの未来を決め...
大学で一番多くの共同研究をしている研究室は金子研です！！ しかし、、、
おかげさまで、いろいろな企業の方々と共同研究させていただいており、データ化学工学研究室 (金子研) では、明治大学の中で一番多くの共同研究が進行しております。研究の深さや幅が広がり、うれしいかぎりでございます。ありがとうございます。科研費の...
一般的なモデルの逆解析とベイズ最適化を使い分けるために、両者の特徴や違いを説明します
モデルの逆解析 (Inverse Analysis) について、ベイズ最適化 (Bayesian Optimization, BO) と一緒にお話しいたします。データセットがあるとき、いろいろな回帰手法を検討して、推定精度の最も高い回帰モデ...
四年生たちがモデルの逆解析をした資料を金子研オンラインサロンに公開します(2019年度)
金子研ゼミ合宿における四年生の課題はモデルの逆解析です。逆解析するテーマは自由に決めて OK としていまして、自分の研究テーマに関するものもありますが、いろいろなテーマがあります。データを出せないものを除いて、ざっと紹介します。沸点の測定さ...
第 63 回 日本薬学会 関東支部大会にて招待講演をしてきました
2019 年 9 月 14 日 (土) に開催された第 63 回 日本薬学会 関東支部大会にて、招待講演をしてまいりました。タイトルは生成モデルによるデータの可視化・回帰分析・クラス分類・モデルの適用範囲の設定・モデルの逆解析・分子設計・材...
[高分子設計]モノマーの構造から二量体・三量体・・・を生成するPythonプログラムを作りましたのでぜひご活用ください
こちらの Github にモノマーの構造から多量体を作成するPythonプログラム make_repeating_unit_homo.py を共有します。まず、モノマーの構造を monomer.mol という mol ファイルを準備します。...
人を成長させる人工知能
以前に、人工知能が本質的に何をしているかを書きました。人工知能をつくったら、それを使わない手はありません。うまく使うことで、人工知能によって人が成長できるようになります。たとえば高機能性材料を開発しているとき、実験条件 x を決めて、実験し...