プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー

設計の目的は設計することではなくて、何かしらの問題を解決することです。あたりまえのことかもしれませんが、少しお話しします。いろいろな設計問題があります。分子・化学構造を設計したり、材料の作り方 (実験条件・製造条件) を設計したり、プロセス...

こちらのDCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) について、クラスや関数の解説をします。少し長いですが、「Ctrl + F」で知りたいクラス・関数の名前を検索してもらえるとうれしいです。黄色のマー...

これまで化学データ・化学工学データのデータ解析に役立つツールや金子研で開発された手法に関する Python コードを Github にて公開してきました。このたびは、これらのツール・手法 (の一部) に加えて、新たな機能を追加して、DCEK...

回帰分析において、新しいサンプルを推定するときの誤差の絶対値の平均値を推定するための指標を開発しました。イメージとしては、テストデータとしてサンプルがたくさんあるときの、モデルの適用範囲 (Applicability Domain, AD)...

金子研オンラインサロンにおいて、メンバーの方からクロスバリデーションのとき変数の標準化 (オートスケーリング) に関して質問がありました。とても大事な視点であり、一言では回答できない内容でしたので、ブログで取り上げさせていただきました。質問...

回帰モデルやクラス分類モデルを構築したら、モデルの逆解析を行うことで、目的変数の目標値を達成すると考えられる説明変数の値を推定できます。ただ、モデルの逆解析をするときは、いくつか注意点がありますので、チェックリストとしてまとめました。モデル...

転移学習 (Transfer Learning) について、パワーポイントの資料とその pdf ファイルを作成しました。どんなシチュエーションで転移学習が使えるのか、そして転移学習により本当にモデルの精度は向上するのか、数値シミュレーション...

これまで金子研では、学生たちやわたしが、いろいろな種類のデータセットを扱ってまいりました。参考までに、これまでのデータセットを、教師ありのサンプル数 (目的変数の値のあるサンプル数) と一緒にまとめました。共同研究に関するものなど、ぼやかし...

下図のような欠損値 (欠損データ) のあるデータセットがあるとします。穴あきのデータセットですね。こんなときに、穴の空いたところである欠損値を補完する方法を提案します。上の図のようなデータセットを下図のようにできます。たとえば、論文や特許か...

半教師あり学習 (半教師付き学習) に関する、金子研学生との共著論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されました。半教師あり学習のメリットはこちらに書いたとおりでして、...