研究室

モデルを作るのにサンプル数はいくつ必要か?に対する回答~モデルの適用範囲・モデルの適用領域~

統計だったり機械学習だったりニューラルネットワークだったり、データを使ったモデルの開発をしていますと、いくつサンプルがあったらモデルはできますか?ってよく聞かれます。今回はこの質問に答えながら、モデルの適用範囲・モデルの適用領域について説明...

初めてのベトナム International Symposium on Pure & Applied Chemistry (ISPAC) 2017@Ho Chi Minh City

2017年6月8日から10日までベトナムのホーチミン・シティで開催されたISPAC2017において、招待講演をさせていただいてきました。招待していただいた北海道大学の高橋先生・広島大学の石元先生に感謝です。基本的に4つの部屋でいくつかのセッ...

“モデル”について考える

"モデル" と聞くとあなたは何を思い浮かべるでしょうか。化学工学でも大事なモデルについて講義で学生と考える機会がありましたのでそのあたりをまとめます。学生たちに “モデル” について聞いてみると、ファッションモデルの具体的な人からプラモデル...

【決意表明】金子研は第4回 IT創薬コンテスト:「コンピュータで薬のタネを創る4」に参戦します!

退路を断つため、決意表明します。データ化学工学研究室(金子硏)のメンバーで1つのグループとして、第4回 IT創薬コンテスト:「コンピュータで薬のタネを創る4」に参加することに致しました!このコンテストで参加グループは、与えられたおよそ250...

分離技術会年会2017に参加したら分離づくしの一日になりました

分離技術会年会 2017にて招待講演をしてまいりました。会場は明治大学生田キャンパス、つまりどホーム!!でした。講演の後に隣の校舎で2限の講義をしてしまうくらいのホームっぷりです。お声掛け・招待していただき、講演時間の調整をしていただいた産...

ストーリーのある話・発表・プレゼンとは?

あの人のプレゼンには話にストーリーがある、みたいにいう人いますよね。特に基調講演や招待講演で、発表やプレゼンがうまいとき、わかりやすいときに、そういわれることが多いでしょうか。でも、ストーリーのあるプレゼンって具体的にどういうものでしょうか...

最小二乗法による線形重回帰分析~人工知能・機械学習・統計の基礎の基礎~

最小二乗法による線形重回帰分析について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。目的変数と説明変数とのデータセットが与えられたときに、どのように回帰係数を計算するかが説明されています。最後には回帰モデルを比較するための指標3つをまとめて...

あなたのドライビングフォース(駆動力)は何でしょう?~物質(モノ)・熱、そして人を動かす~

律速に引き続き、化学工学において大事であり、広く社会にも通じる概念です。身近なところでは、洗濯物を早く乾かせたり、熱いものを早く冷ましたりするのに関係します。そこから、人をどう動かすかに通じるのです。ドライビングフォース (driving ...

(研究の)成果・成功は『努力』に比例する?いやいや、『正しい努力の二乗』でしょう!

努力しろ、研究しろ、って話ではありません。ちょっとした数式遊び・数値遊びです。研究成果は努力に比例するから時間をかけて努力しましょう、って聞いたことないでしょうか。もっと一般的に、成果・成功は努力に比例する、って話もありますよね。わたしは違...

時間の有限感をもつ研究者としての英語との付き合い方、学習法・勉強法

英語について、英語圏に長期的には住んだことのない研究者として考えていることを書きます。念のため、翻訳家の方・通訳の方・英語が趣味の方など、英語それ自体が目的の方に向けたものではありません。ちなみに、わたしは生粋の日本人で、帰国子女でもありま...
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