主成分分析, 次元削減, 深層学習, 要因分析
AIを活用した持続可能な冷媒設計における地球温暖化係数（GWP）の予測
気候変動は現代社会が直面する最も深刻な課題の一つです。冷房や冷蔵システムに使われる合成冷媒は、温室効果ガス排出に大きく寄与しています。多くの冷媒、例えばR134aは、二酸化炭素と比べて数千倍もの地球温暖化係数（GWP）を持つため、気候対策における重要な削減対象になっています。 モントリオール議定書のキガリ改正のような国際合意は、高GWP冷...
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主成分分析, 次元削減, 深層学習, 要因分析
次元削減(1) 主成分分析
はじめに 本記事では、次元削減手法について解説します。今回は、主成分分析と呼ばれる手法を用いて次元削減を行う方法をご紹介します。この記事では、パラメータ選択ではなく、元々のパラメータ数よりも少ない数の新しいパラメータを作り、その新しいパラメータが張る低次元空間でデータを表現することを次元削減と呼んでいます。 機械学習を用いたデータ分析で、...
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