こーし

「機械学習を解釈する技術」という本で紹介されているPFI、PD、ICE、SHAPといった機械学習の解釈手法を、化学プラントのプロセスデータを題材に解説します。「予測精度」と「解釈性」のトレードオフから解放されましょう！

「【python】ヒストグラムの作成方法（スタージェスの公式）」についてわかりやすく解説します。スタージェスの公式やその他の手法を用いて「ビン数」を適切に設定し、正しくデータ分布を確認する手法を解説します。

「pandasによるプロセスデータの抽出方法」についてわかりやすく解説します。特徴量（列）を指定して抽出したり、期間（行）を指定して抽出する方法を詳しく解説します。pandasを使った効率的なデータの取り扱いについて学びましょう！

化学プロセスのサンプルデータ入手方法について解説します。化学プロセスのような時系列データのサンプルはなかなか見つからないため、入手方法をまとめてみました。データの前処理やモデル構築の検証に役立ててください。

ソフトセンサーの作成方法についてわかりやすく解説します。ソフトセンサーが有用であることはわかっているけど、どうやって作成したら良いのかわからないという方に向けて体系的に解説してみました。

「ソフトセンサーとは」についてわかりやすく解説します。ソフトセンサーは、工場や製造現場における品質安定化や運転コスト削減のための大きな武器となり得ます。ソフトセンサーの理解を深め、品質安定化やコスト削減のための武器を手に入れましょう！

統計検定1級の難易度ついて体験談を交えて解説します。統計学初心者だけど、これから統計検定1級を受けてみようかなと思う方は参考になると思いますので、ぜひ読んでみてください！

pythonの標準化モジュールの作成方法ついて解説します。本記事では極力ライブラリを使用せず、自作した関数をモジュール化して標準化を行います。

ステップワイズ法による入力変数選択について解説します。回帰分析の変数選択手法として有名なステップワイズ法をpythonで実装してみました。初心者にも扱いやすい内容ですので、本記事を読みながらぜひ一度手を動かしてみてください。

pandasによるデータフレームの結合について解説します。現場のデータ解析では、異なるデータを一つのデータセットに結合する機会が多々あります。そこで、初心者にもわかりやすいよう図で解説しましたので、ぜひ参考にしてみてください。