“自分の力で” 適切な論文・要旨を書けるようになろう！～金子研における学生のための論文・要旨チェックリスト １２項目～
2017年度4月に発足したデータ化学工学研究室 (金子研) ですが、お陰さまをもちまして、学生が2018年3月の学会で発表するまでに至りました。ご協力をいただいた皆さま方に感謝申し上げます。というわけで、学会発表のために事前に提出しなければ...
[公開あり] 応用化学実験４機器実験４ プロセス制御の予習用テキストをどうするか問題
応用化学実験４機器実験４について、今年度の実験内容を練りながら、それに合わせて、来年度に向けて実験テキストを改定しています。その中で、プロセス制御の予習用テキストをどうするか、について考えています。予習用テキストとは、実験テキストが割りと難...
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①をする↓説明...
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。このようにスペクト...
[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なり...
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いる...
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...