研究室

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” をさせているわけでは...

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、いくつかのサンプル・デ...

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、つまり学習に...

優秀ポスター賞をとるために~ポスター作成の3つのコツと、ポスター発表の3つの工夫~

学会発表の形式として、大きく分けて口頭発表とポスター発表があります。口頭発表では、発表者がこちらの流れにそって研究発表を行います。今回はポスター発表についてです。多くの学会では、ポスター発表における優秀な発表に対して、ポスター賞が設けられて...

どんどんアウトプットして、知識・(研究)成果をシェアしまくろう~アウトプットの7つのメリット、その手段~ [研究室の学生向け]

学生の皆さん、とりあえず今年一年、知識をインプットして活用するだけでなく、新たな研究の成果・知識については、どんどんアウトプットして、シェアするように心がけていきましょう、というお話です。目次 はじめに どうして知識をアウトプットするのか?...

[Python・MATLABコードあり] クロスバリデーションしないで非線形回帰モデルのハイパーパラメータを最適化する方法~サンプルの中点の活用~

どうして クロスバリデーション しないの?データ解析をしていると、いろいろな理由でクロスバリデーションを使いたくない、もしくはクロスバリデーションを使えないことがあります。一つはサンプルが少なすぎるときです。クロスバリデーションでは、最初の...

2018年度からのデータ化学工学研究室(金子研)のゼミ・グループミーティング

2017年4月からは4年生3人でしたので、1週間に1回ゼミを行い、いろいろな勉強したり、学生が研究の進捗を報告して それにもとづいて全員でディスカッションしたりしていました。各学生、少なくとも一週間に一度は研究の進捗を報告していたわけです。...

[公開] データ化学工学研究室(金子研)に配属になる学生のための事前課題

金子研に配属が決まった3年生は、研究室の顔合わせや歓迎会には参加しましたが、2月のはじめまでは3年生後期の講義や実験がありますので、まだ研究室での活動はほとんど行っていません。ただ、3年生の中には、2月までに時間が取れるので研究室配属の準備...

独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) ~PCAの無相関より強力な ”独立” な成分を抽出~

よく、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) と比べられることが多い、独立成分分析 (Independent Component Analysis, ICA) についてです。PCA ではデータを低次...
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