設計変数・制御可能な変数と成り行きで変わる変数を区別して検討する
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 =...
ケモインフォマティクス
サンプルは必ず元のデータセットから選択しよう！
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目的変数にカテゴリ変数を含む際のベイズ最適化
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分子・材料・プロセスの設計をするときに実験結果を説明変数に用いたいときはどうするか？
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ディープニューラルネットワークはサンプルが多くないとダメ？→半教師あり学習や転移学習をしてみては？
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教師あり学習と組み合わせて、教師なし学習の手法の選択やそのハイパーパラメータの選択をする
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回帰分析の外れサンプルはその原因を説明できれば問題ない！
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まずは、特徴量をなるべくたくさん準備する、というスタンスが良さそうです！
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遺伝的アルゴリズムなどのメタヒューリスティクス(最適化アルゴリズム)の特徴や使用する際の注意点
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分子構造・化学構造のデータセットで構築された機械学習モデルを解釈する２つの方向性
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 =...