化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 [単行本]

化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 の 商品概要

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１部　Ｐｙｔｈｏｎと統計の基礎知識（Ｐｙｔｈｏｎの基礎；データの図示）
  第２部　データ解析・機械学習の基礎（多変量データとデータの可視化；化学データを用いたモデリング；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（材料設計、分子設計、医薬品設計；時系列データの解析）

• 内容紹介

  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。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  金子 弘昌(カネコ ヒロマサ)
  明治大学理工学部応用化学科専任講師。２００９年東京大学大学院工学系研究科修士課程修了（化学システム工学専攻）。２０１１年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了（化学システム工学専攻）、博士（工学）。２０１１年東京大学大学院工学系研究科助教。２０１７年より現職。２０１８年より国立研究開発法人理化学研究所客員主幹研究員（併任）。２０１９年より大阪大学太陽エネルギー化学研究センター招聘准教授（併任）。２０１９年より広島大学大学院工学研究科次世代自動車技術共同研究講座客員准教授（併任）

化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門 の商品スペック