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。
ベイズ最適化
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） 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。
機械学習 【初心者向け】ベイズ最適化についてわかりやすく説明
この記事はベイズ最適化について初心者向けにまとめた記事です。ベイズ最適化についてメリット, デメリットや実行プロセスについてまとめています。
機械学習 【初心者向け】ガウス過程回帰をわかりやすく説明〜Pythonで実装してみた〜
ベイズ最適化でも使用されるガウス過程回帰について初学者の方にもイメージを掴んでいただけるように解説した記事です。Pythonでガウス過程回帰を実行するコードも紹介しています。
機械学習 【初心者向け】ベイズ最適化〜獲得関数について〜
ベイズ最適化において獲得関数から次の候補点を選択します。この獲得関数についてどのようなものか？どのような特徴があるか？をご説明します。
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。
マテリアルズインフォマティクス（MI） Pubchemの化合物データをクレンジング
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としてをベイズ最適化実行するためにデータの前処理を行った。
マテリアルズインフォマティクス（MI） PubChemから化合物データを取得
PubChemから化合物データを2000件取得しました。データ取得の際に行なった処理などをご紹介いたします。