INCHEM TOKYO 2017産学官マッチングフォーラム@東京ビッグサイト(東京国際展示場) での招待講演
2017年11月22日(水) に東京ビッグサイト(東京国際展示場)で開催されたINCHEM TOKYO 2017における 「産学官マッチングフォーラム」 にお呼びしていただき、講演して参りました。関係者の皆様にお礼申し上げます。また代講いた...
応用化学実験４機器実験４・化学情報実験Dの進め方(2018年度)
金子は応用化学科の学生実験の中で、 応用化学実験４機器実験４ 化学情報実験D を担当しています。どちらも３年生の実験です。 それぞれ、2017年度における学生の実験の進め方は以下のとおりです。 当日までに予習する ↓ 説明①を聞く ↓ 実験...
ダブルクロスバリデーション(モデルクロスバリデーション)でテストデータいらず～サンプルが少ないときのモデル検証～
回帰モデルやクラス分類モデルを検証するときの話です。 モデルの検証 一般的には、データセットが与えられたとき、サンプルをモデル構築用サンプル (トレーニングデータ, training dataset) とモデル検証用サンプル (テストデータ...
スペクトル・時系列データの前処理の方法～平滑化 (スムージング) と微分～
スペクトル解析のときや、時系列データを扱うときの話です。 いくつかの点でスペクトルデータと時系列データは似ています。たとえば、隣同士の値が似ているっていう点ですね。他にも、データにノイズが含まれるという点も共通した特徴です。 このようにスペ...
[Pythonコードあり] サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)のハイパーパラメータを高速に最適化する方法
サポートベクター回帰 (Support Vector Regression, SVR) は、こちら：サポートベクター回帰(Support Vector Regression, SVR)～サンプル数10000以下ならこれを使うべし！～ にある...
適応的な実験計画法の概要と研究の方向性 (実験・シミュレーションのデータベース利用)
最初に、材料・製品設計と、プロセス・装置設計の話をします。 材料設計・製品設計 こちら：分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用) のような分子設計により、化合物を開発した後は、それを適切に材料や製品にしなければ...
Pythonで試行錯誤しながらデータ解析をしていただいた話～第7回ケモインフォマティクス入門講座～
受講者のユーザーエクスペリエンスを大事にする 第7回ケモインフォマティクス入門講座 中級編 において講師 兼 ファシリテーターを務めてまいりました。 内容としては、 ケモメトリックスの基礎を学びサンプルデータなどでケモメトリックス手法を用...
よいレポート・論文を書くための９つのルールや役立つコツ、これでレポートの点数もアップ！？
毎週100本くらい学生のレポートを採点していますと、学生たちが共通して陥りがちなことが見えてきます。レポートを返すときや講義のときにも触れていますが、今回はよいレポートを作るためのルールやちょっとしたコツを説明します。ぜひ、次のレポートから...
プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサーの概要と研究の方向性 (化学プラントにおけるデータベース利用)
化学プラント・産業プラントは、温度・圧力・流量・濃度といった いろいろなプロセス変数を制御 (コントロール) しながら運転する必要があります。 設定値の変更 たとえば、製品の生産量を増やしたい・減らしたいときや製品の銘柄を変えたいとき、なる...
分子設計・化学構造設計の概要と研究の方向性 (化合物データベース利用)
分子設計、つまり目的に応じた化学構造の設計についての話です。分子設計を応用する対象が、医薬品のときは、医薬品設計や薬物設計と呼ばれたりもします。 分子設計とは？ 分子設計の目的は、高い機能をもつ化合物をつくることです。たとえば、 よく効く薬...