プロトン伝導性セラミックス燃料電池の歩留および電気特性を予測する機械学習モデルを開発し、モデルに基づいてプロセス設計しました！[金子研論文]
金子研の研究成果の論文が Next Research に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはData analysis on yield and electrical properties of proton-conducting ...
プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー
モデルの評価方法さえしっかりしていれば大きな問題はない！
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 =...
欠損値(missing value)があるときの検討の方法
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 =...
クラス分類で0,1の間を予測したいときは各クラスの確率を計算しよう！
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最後に決定するのは人、データ解析・機械学習はあくまでサポート
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多目的最適化におけるベイズ最適化において、目的変数の予測値を制約条件として用いる
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単純な乱数ではなく、関係性はあるが異なる仮想サンプルを生成したい → 生成モデル
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サンプル間の類似度のみ分かっている時は、カーネル関数に基づく手法か多次元尺度構成法！
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化学構造・スペクトルデータ・時系列データ等をながめることに時間を使う
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ベイズ最適化とモデルの直接的逆解析、それぞれ内挿・外挿をどのように考えればよいか
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