機械学習モデルを解析・解釈することでデータセットから知見・知識を獲得する５つの方針
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
目的変数yは特徴量xで説明し得ることが大前提（理論的でも、経験的でも、研究者の勘でも（！？）OK）
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 =...
モデルの擬似的な逆解析をする際、仮想サンプル生成にどの程度の制約をつけるか
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 =...
機械学習によりエポキシ樹脂の誘電率予測モデルを構築し、一般に入手可能なデータを用いてモデルの予測精度を向上させ、低誘電率を実現するモノマー構造を提案しました！[積水化学工業&金子研の共同研究論文]
積水化学工業と金子研における共同研究の成果の論文が ACS Applied Polymer Materials に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはMachine Learning Model for Predicting Die...
モデルの予測精度向上でサンプルや特徴量を検討する際、モデルの使用目的も考えよう！
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 =...
機械学習によるエチルベンゼン製造プロセスを設計しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Case Studies in Chemical and Environmental Engineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDesign of the Ethylbenzene Pr...
自分の提案手法と比較できる手法をたくさん探そう！
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 =...
転移学習する際のダブルクロスバリデーションによる評価
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 =...
機械学習モデルによるCFDシミュレーション結果の予測およびモデルの直接的逆解析によるプロセス設計をしました！[金子研論文]
金子研の論文が Industrial & Engineering Chemistry Research に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはPrediction of CFD Simulation Results Using Ma...
バイアスとバリアンス、スーパーマーケットの品物の値段当て対決から概要を理解しよう！
ラヴィット！の企画の一つに値段当て対決があります。チーム対抗戦であり、1チーム5人のタレント・芸人の方々で構成され、チームごとに1人ずつ、コンビニエンスストアやスーパーマーケットにおける値段を伏せられた様々な品物について、値段を推測しながら...