まずは、特徴量をなるべくたくさん準備する、というスタンスが良さそうです！
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
データ解析
遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティクス(最適化アルゴリズム)の特徴や使用する際の注意点
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
分子構造・化学構造のデータセットで構築された機械学習モデルを解釈する２つの方向性
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
詳細な合成条件・プロセス条件のデータがないときの対応
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構築したモデル(学習済みモデル)を保存しておく？
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分子構造・化学構造をどこまで詳細に考慮するか？
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モデルの過学習(オーバーフィッティング)とうまく付き合うために状況を整理しましょう
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適応型ソフトセンサーと変数選択(特徴量選択)と時間遅れの全てをどう考慮するか
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化学工学会第55回秋季大会で研究発表をしてきました！
2024年9月11日から13日まで北海道大学 札幌キャンパスで開催された化学工学会第55回秋季大会で研究発表をしてまいりました。システム・情報・シミュレーション (SIS) 部会のシンポジウムおいて４件の口頭発表と、材料・界面部会や反応工学...
離散的な実験条件がある際の実験計画法
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...