データ解析・機械学習におけるベストプラクティスとは
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 =...
プロセス制御・プロセス管理・ソフトセンサー
実験計画法と低次元化は相性が良くありません
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(適応的)実験計画法において潜在的な実験候補数が非常に膨大な時にはどうすれば良いか
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多重共線性の実践的で実質的な解決方法
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回帰分析における０のデータの注意点と対処法
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機械学習モデルを、評価 or 挑戦のどちらに使うか明確にしましょう！
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データ解析・機械学習を始める際のサンプル数の目安(あくまで目安！)
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強化学習、ベイズ最適化、メタヒューリスティックな最適化アルゴリズム(遺伝的アルゴリズムなど)の使い分け
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サンプルを増やしてモデルの予測精度が向上する、とは？
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バッチプロセス的な時系列データの特徴量化
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