2022年度ゼミ合宿 写真
3年ぶりのゼミ合宿で、有馬温泉に行ってきました！ ゼミをやったり、温泉でゆっくりしたり、神戸や明石によったりと、充実した一泊二日でした。ゼミでは、恒例の「モデルの逆解析」縛りで、さまざまな発表がありました。学生たちの成長も確認でき、大満足の...
研究室
DFT計算とベイズ最適化、そしてドメイン知識を駆使して新たな有機半導体材料の分子を開発しました！[パナソニック&金子研の共同研究論文]
パナソニックと金子研における共同研究の成果の論文が The Journal of Physical Chemistry A に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Design of Molecules with Low Hole ...
線形モデルだからといって非線形モデルより外挿性が高いわけではまったくありません
よくある誤解の一つに、線形モデルは予測精度が低いけど外挿性が高い、非線形モデルは予測精度が高いけど外挿性が低い、というのがあります。回帰モデルが線形だからといって非線形モデルより予測精度が低いわけではありませんし、線形モデルだからといって非...
Datachemical LAB にどんな価値があるか
化学・化学工学分野におけるデータ解析・機械学習クラウドサービス「Datachemical LAB」の価値についてです。なお、無料トライアルを終えたほぼ全員が Datachemical LAB を即決していただき、そうでなくても、次の年度初め...
SELFIESに基づいてシンプルに新規な化学構造を生成するPythonコードをDCEKitに公開します！
(アイキャッチ画像は、Midjourney にて chemical structures, molecules, organic chemistry, benzene, carbon, hydrogen で描画) データ解析・機械学習に基づ...
Dr. Iftikhar Ahmad を明治大学生田キャンパスにお招きして講演していただきました
2022年8月8日(月)に、パキスタンの National University of Sciences and Technology (NUST) で Associate Professor をされている Dr. Iftikhar Ahm...
サンプルをグループごとにトレーニングデータとテストデータに分割する機能をDCEKitに搭載しました！
回帰モデルやクラス分類モデルの予測性能を評価するとき、トレーニングデータとテストデータにサンプルを分割して、トレーニングデータでモデルを構築し、テストデータで構築されたモデルを評価します。一般的には、scikit-learn の train...
ベイズ最適化でプラントごとに最適な適応型ソフトセンサーを選択する手法を開発しました！[金子研論文]
金子研の論文が Case Studies in Chemical and Environmental Engineering に掲載されましたので、ご紹介します。タイトルは Design of adaptive soft sensor ba...
データは嘘をつかないので、データを集めたりデータから得られる結果を解釈したりするときにデータに嘘をつかないようにする
分子や材料やプロセスのデータを扱い、データ解析・機械学習をします。その結果、数理モデルが得られたり、数理モデルに基づいて新たな材料や分子や材料やプロセスを設計できたりします。 データ解析や機械学習で扱われるデータは、多くの場合、人が集めます...
特徴量の標準化(オートスケーリング)をするときのちょっとした工夫
説明変数 x のデータを準備して、低次元化やクラスタリングによりデータセットの可視化や解釈をしたり、x と目的変数 y のデータを揃えて回帰分析やクラス分類をしたりするときに、データセットの前処理の一つとして、基本的に特徴量の標準化 (オー...