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 ...
ケモインフォマティクス
金子研の研究、特に共同研究で難しいのは、データの収集の仕方・データの前処理・特徴量設計・モデルの逆解析・化学構造生成の５つです！
データ化学工学研究室 (金子研) では、ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスに関する、いろいろな研究をしています。企業や大学・研究所との共同研究もしています。金子研の研究、特に共同研究をするとき...
「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 正誤表
Amazon をはじめとして、在庫の補充が遅れており申し訳ございません。発売 3 日後に重版がかかるなど、理工学書としてこれまでにない売れ行きだそうで、出版社もバタバタしているとのことです。もう少しお待ちいただけますと幸いです。 そんな中、...
[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...
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...
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...
[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...
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...
[デモのプログラムあり] ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR)におけるカーネル関数を11個の中から最適化する (scikit-learn)
こちらのガウス過程による回帰 (Gaussian Process Regression, GPR) において、カーネル関数をどうするか、というお話です。 そもそも GPR のカーネル関数はサポートベクター回帰 (Support Vector...