データ化学工学研究室(金子研究室)＠明治大学理工学部応用化学科

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2017/4/9

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明治大学理工学部応用化学科

日本化学会情報化学部会若手の会

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新入生へのメッセージ

全部で９つあります。

IoTインフォマティクス、一緒にやりませんか？

時空間制御による運転最適化のためのモデルの高速逆解析 [さきがけのヒヤリングで落選した内容。申請書のpdfファイルあり]

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DCE tool

機械学習を気軽に試したい方、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE tool」を作りました。ご自由にお使いください

DCE soft sensor

ソフトセンサーを気軽に試したい方、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE soft sensor」を作りました。ご自由にお使いください

DCE fault detection

異常検出を気軽に試してみたい方、プログラミング不要で実行できるアプリ「DCE fault detection」を作りました。ご自由にお使いください。ちなみにモデルの適用範囲(AD)の設定にも使えます

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DCEKit (Data Chemical Engineering toolKit) はデータ解析・機械学習のためのツールキットです

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[無料公開] 「Pythonで学ぶ実験計画法入門ベイズ最適化によるデータ解析」の “まえがき”、目次の詳細、第１・２章

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[無料公開] 「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」の “はじめに” と目次の詳細

「化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門」正誤表

「Pythonで気軽に化学・化学工学」正誤表

「Pythonで学ぶ実験計画法入門ベイズ最適化によるデータ解析」正誤表

講義・Pythonハンズオンの動画

[法人向け] 機械学習・データ解析・化学構造の扱い・Pythonに関するハンズオンセミナー (体験学習) の動画

座談会

就活と大学院進学に関する座談会2020

本音ベースの座談会。金子研の学生たちと就活や大学院進学について話し合ってみました

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直接的逆解析法では特徴量の制約、定性的な特徴量、転移学習も扱えます
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モデルの逆解析をふまえた特徴量設計

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