Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス―プログラミング・ノックで基礎を完全習得 [単行本]
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Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス―プログラミング・ノックで基礎を完全習得 [単行本]

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出版社:近代科学社
販売開始日: 2022/07/30
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Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス―プログラミング・ノックで基礎を完全習得 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    化学・材料分野の題材を扱った100本以上のプログラミング実習で、データ解析の技術を磨く!
  • 目次

    第I部 準備
    第1章 ケモ・マテリアルズ・インフォマティクス事始め
    1.1 ケモ・マテリアルズ・インフォマティクスとは?
    1.2 R プログラミングを活用できる場面
    1.3 R 言語とプラットフォームのインストール
    第2章 データハンドリング~Rプログラミングの基礎事項~
    2.1 事前学習
    2.2 外部ファイルとの間のデータの入出力
    2.3 ベクトル・行列・リストの操作と応用
    2.4 グラフィックスを用いたデータの可視化
    2.5 まとめ

    第II部 統計・検定
    第3章 離散型データ(計数データ)の分析
    3.1 事前学習
    3.2 二項分布とそれを利用した検定
    3.3 超幾何分布とそれを利用した検定
    3.4 ポアソン分布
    3.5 まとめ
    第4章 連続型データ(計量データ)の分析
    4.1 事前学習
    4.2 正規分布の特性と応用
    4.3 カイ二乗分布の特性と応用
    4.4 t 分布の特性と応用
    4.5 t 分布を利用した2 組のデータの比較
    4.6 ノンパラメトリック統計検定
    4.7 分割表を利用した独立性の検定・適合性の検定
    4.8 サンプル数に応じた検定手法の選択
    4.9 まとめ

    第III部 機械学習で始めるデータマイニング―データに潜む相互関係を見つけ予測・発見につなげよう―
    第5章 データに潜む類似度・距離の分析|相関・距離・クラスターの視点から
    5.1 事前学習
    5.2 相関分析
    5.3 主成分分析・多次元尺度構成法・自己組織化マップ
    5.4 クラスター分析
    5.5 まとめ
    第6章 データに潜む変数間の関係をモデル化する手法―回帰分析の視点から―
    6.1 事前学習
    6.2 線形重回帰分析
    6.3 部分最小二乗法(PLS)
    6.4 正則化を利用した回帰(正則化最小二乗法)
    6.5 まとめ
    第7章 識別・分類・認識に役立つモデル化手法―教師あり機械学習の視点から―
    7.1 事前学習
    7.2 教師なし学習
    7.3 判別分析
    7.4 k 最近傍法(kNN 法)
    7.5 ナイーブベイズモデル
    7.6 決定木モデル
    7.7 ニューラルネットワークモデル
    7.8 サポートベクトルマシーン
    7.9 アンサンブル学習とランダムフォレストモデル
    7.10 まとめ

    第IV部 より高度な機械学習
    第8章 化学情報処理―化学構造の解析とその応用―
    8.1 事前学習
    8.2 化学構造の表記法
    8.3 rcdk パッケージの応用
    8.4 ChemmineR・ChemmineOB パッケージの応用
    8.5 まとめ
    第9章 深層学習(ディープラーニング)
    9.1 事前学習
    9.2 ニューラルネットワークの基本要素
    9.3 ニューラルネットワークの構築
    9.4 実データによる学習
    9.5 畳み込みニューラルネットワーク
    9.6 まとめ

    付録
    A 関連パッケージのインストールおよび環境設定
    B トラブルシューティング
    参考文献
    関数一覧
  • 出版社からのコメント

    100本以上のプログラム演習をとおしてケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を習得
  • 内容紹介

    【化学×デジタル人材になるための、標準かつ必須教科書!】

     本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。
     準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。
  • 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)

    高田 章(タカダ アキラ)
    東京大学工学部計数工学科卒、ロンドン大学University College London(UCL)PhD取得。現在、ロンドン大学UCL特任教授、愛媛大学大学院理工学研究科客員教授、日本学術会議連携会員、新化学技術推進協会技術顧問、英国ガラス協会フェロー、日本応用数理学会フェロー。専門分野、応用数理、計算物質科学

    金谷 重彦(カナヤ シゲヒコ)
    東京理科大学応用生物科学科卒、豊橋技術科学大学・材料システム工学博士号取得。現在、奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科・計算システムズ生物学研究室・教授、東京農業大学総合研究所研究会・食・農データサイエンス部会長、新化学技術推進協会技術顧問。専門分野、ケモインフォマティックス、バイオインフォマティックス

    牛島 知彦(ウシジマ トモヒコ)
    中央大学応用化学科卒、東京大学大学院理学系研究科博士課程前期修了(化学専攻)。現在、日本ゼオン株式会社基盤技術研究所研究員。専門分野、計算化学、ケモインフォマティックス

    福井 祥文(フクイ ヨシフミ)
    大阪大学工学部応用精密化学科卒、同工学研究科応用精密化学専攻博士課程前期修了、同博士(工学)取得。現在、株式会社カネカR&B本部テーマ推進&DX室長。専門分野、有機合成化学、高分子合成化学

    小野 直亮(オノ ナオアキ)
    東京大学教養学部基礎科学科第一卒、同大学総合文化研究科広域科学専攻博士号(学術)取得。現在、奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンスセンター准教授。専門分野、ケモインフォマティックス、バイオインフォマティックス、深層学習
  • 著者について

    高田 章 (タカダ アキラ)
    ロンドン大学UCL特任教授、愛媛大学大学院理工学研究科客員教授、日本学術会議連携会員、新化学技術推進協会技術顧問、英国ガラス協会フェロー、日本応用数理学会フェロー

    金谷 重彦 (カナヤ シゲヒコ)
    奈良先端科学技術大学院 大学情報科学研究科 教授、東京農業大学 総合研究所研究会 食・農データサイエンス部会長、新化学技術推進協会技術顧問

    牛島 知彦 (ウシジマ トモヒコ)
    日本ゼオン株式会社 研究員

    福井 祥文 (フクイ ヨシフミ)
    株式会社カネカ R&B本部テーマ推進&DX室長

    小野 直亮 (オノ ナオアキ)
    奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンスセンター 准教授

Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス―プログラミング・ノックで基礎を完全習得 の商品スペック

商品仕様
出版社名:近代科学社
著者名:新化学技術推進協会(監修)/高田 章(著)/金谷 重彦(著)/牛島 知彦(著)/福井 祥文(著)/小野 直亮(著)
発行年月日:2022/07/31
ISBN-10:4764906546
ISBN-13:9784764906549
判型:B5
発売社名:近代科学社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:化学
言語:日本語
ページ数:372ページ
縦:26cm
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