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化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門

出版社名 オーム社
出版年月 2019年10月
ISBNコード 978-4-274-22441-6
4-274-22441-4
税込価格 3,520円
頁数・縦 212P 24cm

商品内容

目次

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)

おすすめコメント

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

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)(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)