化学工学会第50回秋季大会＠鹿児島大学 郡元キャンパス で学生の研究発表・学生コンテスト [受賞あり]
2018年9月18, 19, 20日に開催されました化学工学会第50回秋季大会＠鹿児島大学 郡元キャンパス に、データ化学工学研究室(金子研)のM1小島・B4山田と参加して参りました。 とても大規模な会議であり、27 会場で並行して(特別)...
データ解析
本当に標準偏差(分散)が０の説明変数(記述子・特徴量)を削除してよいのか？
教師あり学習をするときの、データ解析のおおざっぱな流れとしては、 データセットをトレーニングデータとテストデータに分ける トレーニングデータを用いて X と y との間でモデル y = f(X) を構築する (おもに回帰分析もしくはクラス分...
[Pythonコードあり] スペクトル解析における波長領域や時系列データ解析におけるプロセス変数とその時間遅れを選択する方法
遺伝的アルゴリズム (Genetic Algorithm, GA) を使って回帰モデルの推定性能がよくなるように、説明変数 (記述子・特徴量・入力変数) を選択する手法を以前解説しました。 今回は、スペクトル解析における波長選択と、時系列デ...
回帰分析における半教師あり学習 (半教師付き学習) のメリットを確認しました！
以前に、半教師あり学習 (半教師付き学習) における４つのメリットについて書きましたが、 その中で回帰分析におけるメリットを議論して、それをQSAR解析・QSPR 解析で確認した論文が、掲載されましたのでご紹介致します。 金子研オンラインサ...
[Pythonコードあり] 教師あり混合ガウスモデル(Supervised Gaussian Mixture Models)で回帰分析も逆解析も自由自在に♪～Gaussian Mixture Regression(GMR)～
混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Models, GMM) を教師あり学習に対応させた Gaussian Mixture Regression (GMR) について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。GMM に...
適応型ソフトセンサーで産業プラントにおけるプロセス状態等の変化に対応する (Adaptive Soft Sensor)
化学プラント・産業プラントにおいて、測定することが難しいプロセス変数の値を、コンピュータでリアルタイムに推定するため、ソフトセンサーが活用されています。 “ソフトセンサー” とかっこいい名前がついていますが、結局はあるいくつかのプロセス変数...
[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する１０時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか？
機械学習・データ解析について、これまで 10 回以上 Python を用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば私が実施したことでいえば、機械学習・データ解析に関する勉強をするだけでなく...
バーチャル(virtual)についてあまり知られていない意味を説明することで、機械学習関係に対する信用度が上がるきっかけにならないかと淡い期待をよせる
データ化学工学研究室 (金子研究室) の研究において、たびたび “バーチャル (virtual)” という言葉が出てきます。バーチャルスクリーニング (virtual screening)、バーチャルメトロロジー (virtual metr...
データ化学工学研究室(金子研)のゼミ合宿
2018年度のデータ化学工学研究室 (金子研) のゼミ合宿は、鬼怒川温泉で開催されます。ちなみに2017年度は熱海でした。 温泉地なので温泉に入ったり、観光したり、お酒を飲んだりしますが、ゼミ合宿の名前の通り、ゼミをします。このゼミでは、 ...
時系列データを扱うときの３つの注意点(ソフトセンサー解析など)[データ解析用のPythonプログラム付き]
一般的なデータ解析において、回帰モデルやクラス分類モデルをつくることを考えます。トレーニングデータとテストデータに分けて、トレーニングデータで回帰モデルやクラス分類モデルを構築して、そのモデルがどのくらいの推定性能をもつか、テストデータで検...