IT Materials Infomaticsの現状
材料開発に情報科学の視点を入れたMaterials Infomaticsに関する取組みが広がっている。材料系の企業でこのような取組みで成果を早く得ることができた、という報告が幾つかあり、トヨタや日立のような日本を代表する企業がMaterials Infomaticsを支援する事業を行い始めている。これらに関するスタートアップ企業も出てきており、今後画期的な材料開発が早く進むことを期待している。
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IT IT 要注意サイト：Perfect Money, Exwallets
仮想通貨から米ドルに引き換えて、それを現金化するためにPerfect Moneyというサイトを使用した。ここでは現金引出しのために住所登録を求められ、そのために公共料金の請求書をWeb上で送る必要がある。しかし難癖をつけられて実際には登録できなかった。仕方がないので、Exwallets.comというサービスを経由して現金化しようとしたところ、実際にはこのサイトから何の反応もなく現金化は不可能であった。新しい金融系サービスには質の悪いものも混じっていることを実感させられた。
IT 機械学習における説明変数の選択(2)
機械学習における説明変数の選択にSHAPを使用してみた。SHAPは通常説明変数の寄与度を表すために使用されることが多いが、重要度の大きいものを選択することができる。Borutaと組合せて使用して、今回のアヤメのデータでは残念ながら大きな効果は得られなかった。
IT 機械学習における説明変数の選択(1)
機械学習において目的変数と説明変数より妥当なモデルを作成する。このとき説明変数を多く集めてその中から有効なものを選択する必要がある。その方法としてBorutaが提案されている。今回これに加えてSHAPで変数選択する方法を考えてみた。