Datachemical LABでデータに嘘をつかないデータ解析・機械学習を

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 = f(x) を構築し、構築したモデルに x の値を入力して y の値を予測したり、y が目標値となる x の値を設計したりします。

ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスにおいては、実験データや製造データ、プロセスデータを用いることになりますので、サンプル数は小さいことが多いです。膨大なサンプルがあれば、とりあえずディープニューラルネットワークなどの複雑な手法を試せば、それなりの結果は得られますが、サンプル数が小さいときは、そう簡単にはいきません。

化学や化学工学の分野では、一般的な画像・音楽・文章などと同じように、必要なデータが大量かつ手軽に入手できるわけではありません。基本的に少数の実験データをもとにしてデータ解析・機械学習をする必要があります。データ数が小さい場合、大量のデータを扱う場合より注意深くデータ解析・機械学習をしなければ、一見正しそうでも誤った結論を導いてしまい、データから嘘をつくことになってしまいます。より慎重な対応が求められます。小さなデータセットには大きな問題があるわけです。

小さなデータセットが抱える大きな問題
サンプル数が小さいデータセットには、データ解析で回帰分析やクラス分類をするとき、とてつもなく大きな問題があります。回帰分析やクラス分類における問題というと、精度の高いモデルが構築できないことを想像するかもしれません。逆です。精度の高いモデル...

 

そして、データに嘘をつかないようにデータ解析・機械学習をする必要があります。

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。...

 

ただ、サンプル数が小さいときのデータ解析・機械学習には、小さな、もしくは大きな落とし穴が潜んでおり、データ解析・機械学習の初学者が、そして中級者でも、陥ってしまうことが多いです。Datachemical LAB には、初学者・中級者でもデータに嘘をつかないような機能が、各所に搭載されています。

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...
Datachemical LAB の出現によるデータ解析・機械学習の変化
分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理において、データ解析・機械学習をすることが一般的になってきました。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティクス・プロセスインフォマティクスという言葉も色々な場面で使われています。企業の...

 

Datachemical LAB はそもそもデータに嘘をつけないような仕組みになっています。そのため、現実とかけ離れた、一見 素晴らしく見えるが嘘の結果は出てきませんし、次の実験を設計したり、プロセスを運転したりするときに、実際やってみたら全然違った、といったような信頼をなくすような結果は出ないことになります。

そして、Datachemical LAB の各機能を使いながら、サンプル数が小さいデータセットではどのように注意しなければならないのか、学ぶことも想定しています。

実践的な練習課題を Datachemical LAB で解き実践力をつける
Datachemical LAB の利用者が順調に増えております。いつもご活用をいただきありがとうございます。これまで Datachemical LAB の内容・機能のお話をいたしました。ケモインフォマティクス・マテリアルズインフォマティク...

 

初学者から中級者へ、そして上級者へ成長していきます。ぜひ、Datachemical LABを用いて分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理を実施することはもちろんのこと、データサイエンスやデータ解析・機械学習の知識・知見・技術も培っていただければと考えています。

 

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter、 facebook、 メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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