自己紹介
簡単な経歴となぜQiitaで記事を書いているのかについてご紹介いたします。ご興味持って頂けましたらフォローや投稿へのLGTMを是非お願いします。また、アドレスもプロフィールに載せておりますので何かございましたらコンタクト頂けますと嬉しいです。一体どんなやつなのかまずは話をしてみたい、一緒に仕事してみませんかというお誘いも大歓迎です。
経歴
- 30代前半
- 大学院卒（修士）
- 化学専攻（有機化合物を用いたデバイスを研究）
- メーカー勤務
- エンジニア
- 使用言語はpython
- TOEIC 815点（海外との仕事経験あり）
Qiitaで記事を書くモチベーション
【実験科学者がデータサイエンティストを目指す。 データ科学でものづくりの未来を変えたい！】
私は大学自体から実験系の科学者であり、入社後もプロセス開発業務を中心に従事しておりました。"Cyber"か"Physical"かでいうと完全に"Physical"側の人間でした。ただ、ある時参加したセミナーで「機械学習を使ってプロセス開発を効率的に進める」という内容の講演を聞き、機械学習に興味を持つようになりました。情報収集や勉強を重ねていくうちの機械学習の持つポテンシャルを感じるようになり、**実験科学者としての強みやものづくりに携わってきた経験を活かしながら、"Cyber"側のスキルも身につけ、データ科学でこれからのものづくりをより良くしていきたいと強く思うようになりました。「データ科学でものづくりの未来を変えたい！」という思いを実現するために勉強した内容をアウトプットしていこうと思います。**また、機械学習やプログラミングを学習されている方の参考になれば幸いです。
投稿一覧
私が書いた記事の目次です。内容ごとに以下に記載しています。
機械学習関連
データの前処理
データの可視化
主成分分析（PCA）
t-SNE
樹形図
クラスタリング
モデルの構築
線形回帰
ラッソ回帰（L1正則化）
リッジ回帰（L2正則化）
ランダムフォレスト回帰
PLS（部分的最小二乗法）
SVR（サポートベクター回帰）
GBR（勾配ブースティング）
ベイズ最適化
モデルの適用範囲
k近傍法
OCSVM（One-Class Support Vector Machine）
アンサンブル学習
モデルの評価
マテリアルズインフォマティクス関連
全般
RDKit（有機化合物を扱うツール）
- 分子の描画
- 原子と結合の扱い
- 原子番号の表示方法
- フィンガープリントの解釈
- 部分構造（共通部分骨格、最大共通部分骨格）
- 化合物中の特定構造の数を数える①（カルボキシル基編）
- [化合物中の特定構造の数を数える②（エステル結合編）]
- タニモト係数