- 2025年7月7日
- 2025年7月12日
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線形回帰をPythonで実装しよう！
線形回帰はたった2行で実装できる 化学研究者が最も一般的に用いるモデリング手法は何を隠そう「線形回帰」です。 本記事では、この線形回帰をPythonでどのように実装するかを解説します。 実際に手を動かしながら学習できるようにサンプルデータも用意しています！ scikit-learnというライブラリを […]
- 2025年7月6日
- 2025年7月12日
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線形から非線形へ：変数変換、応答曲面
非線形な関係をモデリングするには 化学分野で使用頻度の高いモデルである「線形重回帰」は、基本的に「まっすぐな関係」、つまり直線や平面しか表現できません。 しかし、実際の現象は「まっすぐな関係」だけでなく、「曲がった関係」を導入しないと説明できないことも多いです。 今回は「曲がった関係」、つまり非線形 […]
- 2025年6月29日
- 2025年7月12日
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線形回帰：「線形単回帰」と「線形重回帰」をマスターしよう！
「線形回帰」とは？～線形単回帰と線形重回帰～ 実験計画法を用いたデータ駆動型の研究開発は、企業研究者が最短で目標達成するのに必要なスキルです。 データ駆動型の研究プロセスの中で、花形とも言える「モデリング」には様々な手法があります。 今回、モデリングの中でも最も基本的な線形回帰（Lin […]
- 2025年6月22日
- 2025年7月1日
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「化学 × データサイエンス」の話をしよう!
化学にデータサイエンスって使えるの？ データサイエンス、あるいは機械学習と聞いて皆さんは何を思い浮かべますか？ 多くの方は「ビッグデータをはじめとした情報量の多いデータを分析･解析する分野」というイメージを持たれているのではないでしょうか。 例えば、顧客の閲覧・購買データを大量に集めて、効果的な広告 […]
- 2025年6月21日
- 2025年6月29日
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化学者は実験計画法を常識とすべし！
実験計画法は企業研究者に必須の技術 多くの場合、企業研究者の研究開発には目標とする性能や水準があります。 その目標に対してどういうアプローチで研究開発を進めるか、というのは研究者のセンスが問われるところです。 本記事では、複雑な目標・課題に対して効果を発揮する実験計画法について解説します。 実験計画 […]
- 2025年6月17日
- 2025年6月20日
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Pythonのループ処理をマスターしよう！
ループ処理無くしてPythonは語れない Pythonでの繰り返し処理（ループ）は、化学研究者にとって業務自動化や機械学習に欠かせない技術です。 概念から実装まで完璧にマスターしましょう！ 本記事では、化学分野での実際の応用をイメージできるように、実例を交えながら解説してきます。 具体的には、スペク […]
- 2025年6月7日
- 2025年6月29日
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関数とメソッドの違いを理解しよう！
関数とは？メソッドとは？ Pythonを学び始めると、「関数」と「メソッド」という用語が出てきます。 どちらも何らかの処理を施すものですが、「何が違うの？」「どう使い分けるの？」と疑問に思うことがあります。 例えば、リストを並び替えたいときに登場する以下2つのコード： numbers = [3, 1 […]
- 2025年6月3日
- 2025年6月29日
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Pythonのコンテナ型をマスターしよう！
業務自動化と機械学習に必須のリスト操作 Pythonを使った化学研究の自動化や、最近注目を集める機械学習による開発効率化において、コンテナ型（データをまとめて扱う型）の理解は欠かせません。 コンテナ型にはいくつか種類がありますが、特にリスト型は頻出中の頻出。 測定データをまとめたり、複数ファイルを処 […]
- 2025年5月17日
- 2025年6月20日
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Pythonの文字列操作をマスターしよう！
文字列操作をマスターして業務を自動化しよう！ 化学研究者がPythonを活用する上で、とくに業務自動化のために「文字列操作」は重要です。 機械学習の活用にしか興味がない方は、大まかに理解しておく程度でも問題ないです。 業務を自動化するためには、ファイル名管理やデータ整形、ユーザー入力処理などの場面で […]
- 2025年4月26日
- 2025年6月20日
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Pythonの数値計算をマスターしよう！
Pythonでの数値計算 はじめに 化学研究者のPython活用には数値計算技術は必須です！ 理由は説明不要ですね。 本記事では、基本となる数値型の四則演算、より大規模な計算処理や行列演算が可能なライブラリ「NumPy」について解説します。 この記事を読むことで、業務自動化やMI、機械学習による開発 […]