2018年度ゼミ合宿 写真
今年のゼミ合宿として、鬼怒川温泉に行ってきました。雨に降られることもありましたが、ゼミに遊びに飲みに、充実した一泊二日でした。 ゼミ中の写真を取るのを忘れました。 ゼミでの成果は近日中に金子研オンラインサロンで共有します。
研究室
[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪～Gaussian Mixture Regression(GMR)～
混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture Regression (GMR) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GMM に...
適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)
化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用されています。 “ソフトセンサー” とかっこいい名前がついていますが、結局はあるいくつかのプロセス変数...
研究者としての急がば回れ
研究者としては、 なるべく早く研究成果を得たい！ という思いの人がほとんどと思います。ただ、研究においても、場合によっては 急がば回れ のほうが将来的にメリットがある、こともあります。急がば回れ、なんて昔の人はよくいったものです。 研究にお...
学生へ指導するときのスタンス＠データ化学工学研究室(金子研)
明治大学応用化学科では、４月に各研究室に４年生がゼミ生として配属されます。データ化学工学研究室(金子研)にも、毎年配属になる４年生がきます。 そんな４年生たちへの、金子研における指導のスタンスは、学生それぞれ自分自身でやろう、ただそのための...
バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる
データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究において、たびたび “バーチャル (virtual)” という言葉が出てきます。バーチャルスクリーニング (virtual screening)、バーチャルメトロロジー (virtual metr...
世界はトレードオフであふれている！～研究のチャンスはパレート最適解の向こう側にあり～
たとえば、ランチにラーメン屋さんにいくことを考えましょう。おいしくて、安いラーメンが食べられるところを探しますよね。いろいろと調べた結果、下の図のようになりました。一つ一つの ○ がラーメンです。 おいしくて安いラーメンを探しているのに、お...
データ化学工学研究室(金子研)のゼミ合宿
2018年度のデータ化学工学研究室 (金子研) のゼミ合宿は、鬼怒川温泉で開催されます。ちなみに2017年度は熱海でした。 温泉地なので温泉に入ったり、観光したり、お酒を飲んだりしますが、ゼミ合宿の名前の通り、ゼミをします。このゼミでは、 ...
時系列データを扱うときの３つの注意点(ソフトセンサー解析など)[データ解析用のPythonプログラム付き]
一般的なデータ解析において、回帰モデルやクラス分類モデルをつくることを考えます。トレーニングデータとテストデータに分けて、トレーニングデータで回帰モデルやクラス分類モデルを構築して、そのモデルがどのくらいの推定性能をもつか、テストデータで検...
回帰モデル・クラス分類モデルの逆解析～目標のY(物性・活性など)を達成するためのX(説明変数・記述子・特徴量・パラメータ・入力変数)とは？～
回帰モデルやクラス分類モデルが得られたあとの話です。 よくやるのは、説明変数 (記述子・特徴量・パラメータ・入力変数) X の値を回帰モデルやクラス分類モデルに入力して、目的変数 Y の値を推定することです。これをモデルの順解析とよびます。...