研究室

k平均法 (k-means clustering) 非階層的クラスタリング

応化先生と生田さんが k平均法 (k-means clustering) について話しています。 応化:今回は、k平均法 (k-means clustering) についてです。クラスタリングですね。 生田:階層的なクラ...

ロバストなモデル・手法・方法ってどういうこと?推定性能が高い、とは違います!

応化先生と生田さんがロバストなモデルについて話しています。 応化:今回は、ロバスト (robust) についてです。日本語に訳すと、頑健、ですね。 生田:ロバストも頑健も聞いたことがありません! 応化:日常生活では...

人工知能・機械学習のときには過学習 (オーバーフィッティング) に気をつけよう!~過学習とその対処法~

応化先生と生田さんが過学習 (オーバーフィッティング) について話しています。 応化:今日は過学習についてです。 生田:過学習?学習し過ぎるってこと? 応化:その通りです。 生田:だったら悪いことじゃなさそうに聞こえ...

階層的クラスタリング(クラスター分析)、近いクラスターを結合していく

応化先生と生田さんが、階層的クラスタリング(クラスター分析)について話しています。 応化:今日は階層的クラスタリングの話をします。 生田:よろしくお願いします。クラスタリングって、クラス分類と名前の似ているアレですよね。...

卒業研究発表会における金子の採点ポイント

2018年2月2, 3日に、明治大学応用化学科で卒業研究発表会があります。4年生一人ひとりが、卒業研究について口頭で発表し、その後に聴衆の人たち質疑応答するわけです。 卒業研究発表会では、優秀な発表をした学生に対する賞があります。教員...

クラス分類とクラスタリング、名前は似ていますが全く異なります

たまにクラス分類 (classification) とクラスタリング (clustering) を混同する人がいますが、クラス分類とクラスタリングとは全く別物です。逆の意味で使ってしまうことのないようにするためにも、それぞれの意味合いを押さ...

人の学習と人工知能の学習~人工知能を学習させるとかモデルを構築するということ~

データ化学工学研究室 (金子研) では、化学・化学工学に関する人工知能の研究や人工知能を応用した研究をしています。人工知能は、無から勝手に発生するわけではなく、人工知能を学習させる必要があります。 ただ、特別な “学習” をさせている...

研究室関係の仕事を学生にお願いするかどうかの2つの判断基準

ここでいう研究室関係の仕事というのは、学生の研究や学生が研究する上で必要なことについてではありません。研究用のパソコンの設定とか、廃液の処理とか、学生の部屋の掃除とか、研究したり研究環境を整えたりするのに必要です。こういったことは、学生にお...

回帰分析・クラス分類をするときの、モデル構築用データ (トレーニングデータ) とモデル検証用データ (テストデータ) の分け方 [Kennard-Stoneアルゴリズムのコードあり]

回帰分析やクラス分類をするとき、大きな目的の一つは、新しいサンプルに対する推定性能が高いモデルを構築することです。なので、モデルを構築したとき、そのモデルの 新しいサンプルに対する推定性能を検証する必要があります。 今、いくつかのサン...

トレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義

トレーニングデータ・バリデーションデータ・テストデータの定義について書いておきます。バリデーションデータとテストデータとを逆の意味に使う人もいますが、ここでは wikipedia に記載されている内容にあわせます。 トレーニング、つま...
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