[無料公開] 「化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門」 の “はじめに” と目次の詳細
こちらの書籍には改訂2版がございます。改訂2版でも無料公開の部分の内容は変わらない一方で、一章分+α を改訂2版では追記しておりますので、以下で興味を持っていただけましたら、改訂2版の購入をオススメいたします。 2019 年 10 月 23...
化学工学
ポリマーとモノマーのデータセットがあれば、こんなことができるようになりました！ [金子研論文]
昨年度の金子研の四年生が主に研究していたテーマの成果が、Journal of Computer Chemistry, Japan にて論文公開になりました。タイトルは 高屈折率および高ガラス転移温度をもつ高分子材料のモノマー設計 です。下の...
プログラミング未経験者のためのデータ解析・機械学習、連載スタート！
化学工学会の会誌で、Python でデータ解析・機械学習をおこなうための連載が始まりました。 〔連載〕プログラミング未経験者のためのデータ解析・機械学習 が化学工学会の会誌でスタートしました！ 1. 本連載のねらい・Jupyter Note...
金子研オンラインサロンを 1 年間継続してみて
金子研オンラインサロンをはじめてから 1 年が経ちました。登録者は 162 名です (2019年6月9日現在)。学生、大学教員、企業の方など、いろいろな立場の方が参加されていまして、化学だけでなく物理・工学・経済などいろいろな分野を背景にも...
2018 年度における学生の研究まとめ
昨年度も 3 月に金子研の学生たちが卒業していきました。少し遅くなってしまいましたが、2018 年度の学生の研究成果をまとめておきます。 江尾は医薬品設計に関する研究です。活性の測定された化合物を用いて、活性 y と記述子 x との間で機械...
回帰分析のときにアンサンブル学習で自動的かつロバストに外れサンプルを見つける Python プログラムを公開します
今回は外れサンプルを検出するお話です。外れ値ではなく外れサンプルです。外れ値は、他の値と (大きく) 離れた値のことであり、外れ値がデータ解析のときに悪影響を及ぼすことがあります。ただ、回帰分析のときには、大事なのは説明変数 X と目的変数...
共同研究・コンサルティングの相談や技術相談をご検討の方は、こちらをご一読いただけますと幸いです
共同研究・コンサルティングや技術相談のご検討をいただき、感謝申し上げます。一度 金子に会って相談したい、という方もいらっしゃると思います。とてもうれしいことです。ただ、とても多くの方から相談を受けていたり、その中で実際に共同研究・コンサルテ...
化学工学会 第84年会と日本化学会 第99春季年会で研究発表をしてきました
2019年3月13日から15日まで芝浦工業大学 豊洲キャンパスで開催された化学工学会 第84年会と、3月16日から19日まで甲南大学 岡本キャンパスで開催された日本化学会 第99春季年会で、学生と一緒に研究発表をしてまいりました。 化工学会...
2018年度「化学プロセスシステム工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します
2018年度の秋学期において、「化学プロセスシステム工学」の講義を行いました。主にプロセスモデリングやプロセス制御についてです。こここでは、その講義資料の pdf ファイルを公開します。2017年度の講義資料も公開しましたが、資料を改良して...
2018年度「分離化学工学」の講義資料を(ほぼ)すべて公開します
2018年度の春学期において、「分離化学工学」の講義を行いました。ここでは、その講義資料の pdf ファイルを公開します。2017年度の講義資料も公開しましたが、2018年度版は資料をさらに改良してわかりやすくしたつもりです。参考になる方は...