化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門

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By 金子弘昌

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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験/製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。
第1部 Pythonと統計の基礎知識
1章 Pythonの基礎
2章 データの図示
第2部 データ解析・機械学習の基礎
3章 多変量データとデータの可視化
4章 化学データを用いたモデリング
5章 回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲
第3部 化学・化学工学データでの実践のしかた
6章 材料設計・分子設計・医薬品設計
7章 時系列データの解析
化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門