「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」 正誤表
タイトルの書籍をすでにお読みいただいた方々から、ご質問やご指摘をいただいております。感謝申し上げます。そこでいただいたご指摘から、間違えがあることもわかりましたので、正誤リストとして以下にまとめます。申し訳ございませんが、よろしくお願いいた...
化学工学
モデルの逆解析のための仮想的な時系列データを自動生成する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が 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 T-Gen: Time series data generator...
[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(改訂2版)」の“改訂版の発行にあたって”、詳細な目次、第８章の一部
2023 年 8 月 30 日に、金子弘昌著の「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門(改訂2版)」が出版されました。 オーム社: Amazon: こちらは、以前に出版した書籍 「化学のための Pythonによるデータ解析・...
ジメチルエーテル製造プロセスをベイズ最適化で頑健に設計すること(ロバストベイズ最適化)に成功しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Robust Design of a Dimethyl Ether Production Process Using Process Simulation ...
実践的な練習課題を Datachemical LAB で解き実践力をつける
Datachemical LAB の利用者が順調に増えております。いつもご活用をいただきありがとうございます。これまで Datachemical LAB の内容・機能のお話をいたしました。 ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティ...
Datachemical LABで混合物の特徴量化ができるようになりました
いつも Datachemical LAB をご利用いただきありがとうございます。 これまでご紹介させていただいた通り、Datachemical LAB を使用することで、データの前処理・データの可視化・回帰分析・モデルの逆解析・モデルの適用...
Datachemical LAB は他のソフトウェアと何が違うのか？～９つの大きなポイント～
いつも Datachemical LAB をご利用いただきありがとうございます。 Datachemical LAB の利用を検討するとき、他のデータ解析・機械学習のソフトウェアと何が違うのか、気になる方もいらっしゃると思います。Datach...
機械学習によりバッチプロセスの特徴量化および直接的逆解析を行う手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が 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 batch process with mach...
取材を受けて話し合ったところ、ケモ- マテリアルズ- プロセスインフォマティックスの根幹を再認識しました！
先日、データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究内容を一般の方々にわかりやすく伝えることを目的とした動画を作成するため、取材を受けました。動画については後ほど公開されると思いますので、そのときはぜひよろしくお願いいたします。 取材には、化...
伏見千尋 氏を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2022年12月22日(木)に、東京農工大学で准教授をされている伏見千尋 氏を明治大学生田キャンパスにお招きしまして、ゼオライトやその合成・設計・解析に関するご講演をしていただきました。伏見先生が研究されているバイオマス（再生可能炭素資源）...