線形手法を使うべきか、非線形手法を使うべきか
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件やプロセス変数などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築したり、モデルに x の値...
ケモメトリックス
回帰分析手法やクラス分類手法のハイパーパラメータをベイズ最適化で高速に最適化する
DCEKit に搭載されている Gaussian Mixture Regression (GMR) や Variational Bayesian Gaussian Mixture Regression (VBGMR) について、 クロスバリ...
特徴量(変数)が多いときもベイズ最適化でOK？分子記述子のときも？
分子設計・材料設計・プロセス設計において、ベイズ最適化により分子の化学構造や、材料の合成条件・製造条件や、プロセス条件などを最適化します。 ガウス過程回帰により、分子記述子・合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と分子や材料の物...
化学構造・分子構造を対象にしたデータ解析・機械学習をするときの二次元構造や三次元構造の考え方
ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティックスの中で、化学構造・分子構造を対象にしてデータ解析や機械学習を実施することもあります。化合物の化学構造から分子記述子を計算したり、記述子 x と物性・活性・特...
予測誤差は全部ノイズ！～ノイズを0にする方向で考えよう！～
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの説明変数 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で数理モデル y = f(x) を構築し、構築されたモデルを用いて x の値か...
二つの POL 講演会(ベイズ最適化・Datachemical LAB)を終えて
このたび、2021 年 12 月 21 日と 2022 年 5 月 13 日に、それぞれ POL 様が主催された講演会にて、お話させていただきました。 ① 2021 年 12 月 21 日 ベイズ最適化を駆使した研究・開発～モデル設計と実践...
転移学習の方法の選び方
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件・プロセス条件などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y の間で、データセットを用いて機械学習により数理モデル y = f(x) を構築したり、構築されたモ...
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習が、プログラミングなしでできるクラウドサービス「Datachemical LAB」を開発し、提供を開始しましたので、ご案内します。プレスリリースは以下をご覧ください。 Datachemical ...
機械学習、特に教師あり学習をする際の特徴量データの準備の方針
分子設計・材料設計・プロセス設計において、分子記述子や合成条件・製造条件やプロセス条件などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y との間でデータセットに基づいて教師あり学習により数理モデル y = f(x) を構築したり、構築し...
特徴量選択するときのモデルのハイパーパラメータの決め方
分子記述子・合成条件・製造条件・プロセス条件・プロセス変数などの特徴量 x と物性・活性・特性などの目的変数 y との間で数理モデル y = f(x) を構築するとき、モデルの予測精度を向上させたり、モデルの解釈性を上げたりするために、x ...