清野淳司氏を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2024年7月10日(水)に、早稲田大学先進理工学研究科化学・生命化学専攻で准教授をされている 清野淳司 氏の講演会を明治大学生田キャンパスで開催しました。都合により、清野先生はオンライン参加になりましたが、計算・実験・AI技術の融合による...
データ解析
決定係数r2、MAE、正解率などの統計量の扱いには注意しましょう
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・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 =...
モデルの逆解析は、モデルを用いたシミュレーションと考えよう
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・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 =...
ソフトセンサーにしてほしいことと実際にできること
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 =...
テストデータやダブルクロスバリデーションで何を評価しているのか
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・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 =...
まずは機械学習モデルを設計、評価、解釈のどれに用いるか決めましょう！
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・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 =...
第6回日本メディカルAI学会学術集会で研究発表をしてきました！
2024年6月21日（金）・22日（土）に、鶴舞（つるまい）駅の近くの鶴舞（つるま）公園にある、名古屋市公会堂（岡谷鋼機名古屋公会堂）で開催された第6回日本メディカルAI学会学術集会で研究発表をしてまいりました。 聖マリアンナ医科大学の先生...
迷っている方、とりあえずデータ解析・機械学習してモデル構築と予測をしてみましょう！
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・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 =...
予測精度の高いモデルができればそれでよいのか？
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・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 =...
クラス分類における深層学習に基づくニューラルネットワーク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[v2.14.1] (DCEKit)
深層学習に基づくニューラルネットワークでクラス分類モデルを構築するときの話です。他のクラス分類手法と同様にして、scikit-learn でモデルを構築できると、何かと便利だったりしますので、今回は scikit-learn の MLPCl...