専門家ほど専門用語を使わない～専門用語に頼らず中級者から上級者への道を進む～
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 =...
研究室
ベイズ最適化は、予測値と実測値を合わせようとはしていない
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 =...
何かの異常で外れサンプルなのか、外挿領域のため外れサンプルなのか、見分けるための一つのアイデア
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 =...
ISIEM2023@Montpellierに学生たちといってきました！
2023 年 6 月 19 日から 23 日までフランスのモンペリエで開催されていた International Symposium on Inorganic and Environmental Materials (ISIEM) に修士２...
特徴量が多いデータセットに対して、特徴量重要度を用いた機械学習モデルの解釈がしやすくなる方法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が ACS Omega に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルはInterpretation of machine learning models for datasets with many features using...
ベイズ最適化において、どの獲得関数を使えばよいのか？
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 =...
目的変数yも特徴量エンジニアリング！
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 =...
同じ実験条件で何回か実験した結果があるときのデータ解析・機械学習
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 =...
関係ないと思われていた変数の追加＆ドメイン知識の活用で、精密電気部品の量産プロセスにおける不良率予測の予測精度が向上し、不良原因の特定に成功しました [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Defect rate prediction and failure-cause diagnosis in a mass-...
不均衡なデータセットを扱うときの注意点
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 =...