研究室

データ解析・機械学習によって分子設計・材料設計・プロセス設計などを効率化する試みがあります。例えば、目的変数 (物性・活性・製品品質など) y と説明変数 (実験条件・合成条件・プロセス条件など) x との間で、既存のデータセットに基づいて...

私は普段から、相手の話を聞くときや、伝えたいことを相手に伝えるときに、コミュニケーションの相性のようなものを意識しています。相手に伝えたいことが 100 あるとして、それを伝えたときに、相手がコミュニケーションの相性がよい A さんのときに...

金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Adaptive soft sensor ensemble for select...

転移学習にも色々とありまして、例えばディープニューラルネットワークを用いて、ソースドメインのデータセット (サポート用のデータセット) でネットワークを学習させておいて、中間層における最後の層のニューロンだけターゲットドメインのデータ (目...

言葉の似ているクロスバリデーションとダブルクロスバリデーションですが、意味合いが異なります。 目的の違いとして、クロスバリデーションの目的は PLS における主成分の数や SVR における C, ε, γ といったハイパーパラメータを最適化...

このたび、データ化学工学研究室 (金子研) のロゴができましたので報告します。データ化学工学研究室 Data Chemical Engineering Laboratory の 「D」 の文字がベースになっています。 ロゴのコンセプトを説明...

金子研オンラインサロンにおいて、ガウス過程回帰において、予測値の分散が正しく評価されているのか、どのように検証したらよいか？、といった質問があり、回答しました。 ガウス過程回帰の予測値の分散は、モデルの適用範囲やベイズ最適化にも活用され、 ...

金子研の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Lifting the Limitations of Gaussian Mixt...

研究に関する議論をしたり、研究発表を聞いたり自分でしたり、研究論文を読んだり自分で書いたりするときに気をつけていることの一つとして、事実と解釈を分けて考える、ということがあります。例えば回帰モデルの予測精度の話で、あるモデルを用いてテストデ...

講演会や金子研オンラインサロンにおいて、よくある質問の中に、 r2 はいくつ以上だったら良いモデルですか？ RMSE や MAE がいくつ以下だったら良いモデルですか？ といったものがあります。結論からいえば、r2, RMSE (Root-...