機械学習モデルにおける予測誤差が大きいサンプルを次に活用するための方法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Analytical Science Advances に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはWhat Is the Outlier—Consistent Outlier or Inconsistent Outlie...
研究室
分子記述子とフィンガープリントを組み合わせてモデルの予測精度を向上させる
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 =...
三次元構造を考慮したモデルを検討する際はシンプルなモデルと比較しよう！
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 =...
複数分子を単純に入力するモデルを構築する際は順番に注意
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 =...
回帰分析・クラス分類の手法を絞って他を効率的に検討する
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 =...
yの値が異なるサンプル間のxの値は異なっているか？
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 =...
有機化合物・生成した分子の重複チェックはRDKitのSMILESで行いましょう！
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 =...
公共のデータベースにおいて欲しいデータが無い場合のデータベース活用法
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二次元平面への可視化で本当に「見えてる？」
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 =...
フィルム製造工程における工程種類を考慮した歪み予測モデルと重要工程変数の特定に成功しました！[日本ゼオン&金子研の共同研究論文]
日本ゼオンと金子研における共同研究の成果の論文が Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはDistortion prediction mo...