マテリアルズインフォマティクス（MI） ベイズ最適化のオススメ参考書2冊
本記事はベイズ最適化のオススメ参考書2冊についてまとめた記事になります。具体的には「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」、「ベイズ最適化 適応的実験計画の基礎と実践」の2冊について紹介しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI）
マテリアルズインフォマティクス（MI） 
マテリアルズインフォマティクス（MI） 【Pythonコード付】RDkitで化合物の構造最適化
この記事はRDkitで化合物の構造最適化を実行するPythonコードについてまとめた記事になります。具体的には「実行コード」、「化合物の3D構造生成」、「力場の作成」、「構造最適化」について解説しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） 【コード付】化合物の類似度評価方法について
この記事では化合物の類似度評価方法について解説しています。具体的には「化合物の類似度」、「Tanimoto係数」、「Dice係数」、「コサイン類似度」、「ユークリッド距離」についてまとめています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） GPyOptで化合物探索プログラムを実装
この記事ではGpyOptを使った化合物の探索プログラムを実装する方法について解説した記事になります。具体的にはGPyOptとは、探索の流れ、使用コード説明、探索結果について記載しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） InChIについて解説 〜化学構造をテキスト変換〜
化学構造をテキスト変換するInChIについてまとめた記事です。具体的にはInChIとは、InChIの記載方法、InChI Keyについて、InChIの取得方法について解説しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） Pythonでフィンガープリントの部分構造を可視化
Pythonにより化学構造のフィンガープリントにおける部分構造の可視化についてまとめた記事です。具体的にはフィンガープリントとは？、フィンガープリントの部分構造を可視化、複数の化合物における共通部分構造の可視化についてまとめた記事になっています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） Pythonで化合物のフィンガープリントを出力
Pythonでフィンガープリントを出力する方法についてまとめました。具体的にはフィンガープリントとは何か、フィンガープリントの出力方法について解説しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） 【検証】ベイズ最適化の実装〜獲得関数による探索効率への影響〜
この記事ではベイズ最適化における獲得関数による探索効率への影響を検証した結果をまとめています。化合物のSMILESから計算した記述子を説明変数としてXlogPを目的関数とした最適化を行なっており、EI, PI, MIの獲得関数を使用しています。
マテリアルズインフォマティクス（MI） ベイズ最適化の実装〜カーネルによる探索効率への影響〜
ベイズ最適化におけるカーネルの探索効率への影響について調べました。実際にデータセットを使用して最適化を行ったところカーネルにより探索効率に差が確認されました。詳細については記事を参照いただければと思います。
マテリアルズインフォマティクス（MI） Pythonでベイズ最適化の実装
PubChemから取得したデータから説明変数をMordred記述子、目的変数をXlogPとしてベイズ最適化を実装しました。