化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門ダウンロード - 金子 弘昌による化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門はオーム社 (2019/10/23)によって公開されました。 これには212ページページが含まれており、本というジャンルに分類されています。 この本は読者からの反応が良く、3人の読者から4.6の評価を受けています。 今すぐ登録して、無料でダウンロードできる何千もの本にアクセスしてください。 登録は無料でした。 サブスクリプションはいつでもキャンセルできます。

化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門 の詳細

この本を見つけたり読んだりすることにした場合は、化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門の詳細を以下に示しますので、参考にしてください。

タイトル : 化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門

作者 : 金子 弘昌

ISBN-104274224414

発売日2019/10/23

カテゴリー本

ファイル名 : 化学のための-pythonによるデータ解析-機械学習入門.pdf

ファイルサイズ28.19 (現在のサーバー速度は22.89 Mbpsです

化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門ダウンロード - 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。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 金子/弘昌 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)

カテゴリー: 本

化学のための Pythonによるデータ解析・機械学習入門を読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。

「化学のための」と題してはいるものの、化学に特化した内容は相当薄いです。入門書なので仕方ないですが。。PCA、t-SNEなど基本的な機械学習を化学データに適応してみました。といった内容です。一部RDkitやBRICS等の扱いについては記載はありますがやはり初歩レベル。RDkitで化合物データを一度も扱ったことがない人にはいいかもしれませんが、そういう方にとっては、細かい説明が少ないのでwebサイトを見てるほうが勉強になると思います。これも入門書なので仕方ないですが、数年の研究結果であるGCやMPNNについては触れられることもなく、せめて最新の研究として紹介くらいしてあればよかったのに。と思います。