外れ値の詳細をモデルの直接的逆解析で検討する
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 =...
プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー
スペクトル・時系列データを平滑化(スムージング)する３つの理由
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 =...
ベイズ最適化ではyの予測値vs.分散のプロットを確認しよう！
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 =...
予測対象ではない実験データの活用方法
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 =...
ネガティブデータ(もしくはポジティブデータ)が全く無いときのクラス分類モデルの構築
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 =...
モデルの逆解析用の仮想サンプルを生成する際の制約に関する考え方
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予測精度の高い適応型ソフトセンサーを検討するときの２つのポイント
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遺伝的アルゴリズムは複数回実行して、それぞれ結果を確認しよう！
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実験と機械学習の融合により、高いフッ化物イオン吸着特性と化学的安定性を併せ持つ層状二重水酸化物の結晶材料を探索しました！[信州大学&金子研の共同研究論文]
信州大学と金子研における共同研究の成果の論文が CrystEngComm に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはData-driven exploration of layered double hydroxide crystals...
すべてのサンプルを使って構築した機械学習モデルを解釈しよう！
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 =...