同じ実験条件で何回か実験した結果があるときのデータ解析・機械学習
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
ケモインフォマティクス
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...
金子はコンサルティングで何をしているのか？
大学教員として教育・研究をする中で、他の大学や企業の方と共同研究をすることがあります。同じ研究目的をもち、それぞれのグループで目的を達成するために研究したり、ディスカッションして前に進めたりしています。共同研究については、もちろんプロセスと...
Datachemical LAB のメニューが新しくなり、さらに使いやすくなりました！
Datachemical LAB をご検討いただきありがとうございます。順調にユーザーの数も増えており、多くの方にご利用いただき嬉しい限りです。ぜひ、材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理にご活用いただければと思います。 Datac...
不均衡なデータセットを扱うときの注意点
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
スパースな(疎な)実験データセットを解析するときの一工夫
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
サンプルが少なくてもまずはデータ解析・機械学習してみよう！
データ解析・機械学習関係のよくある質問の中に、何サンプル集めればデータ解析・機械学習で分子設計・材料設計・プロセス設計ができますか？、といったものがあります。また、具体的に何サンプルしかないのですがこれでできますか、といった心配をされる方も...
GAPLSやGASVRだけでなくGA+回帰分析手法で変数選択・特徴量選択
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
ドメイン知識を活用して最初の実験条件やシミュレーション条件の候補を決める
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子・実験条件・合成条件・製造条件・評価条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と分子・材料の物性・活性・特性や製品の品質などの目的変数 y との間で数理モデル y =...
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...