化学のためのＰｙｔｈｏｎによるデータ解析・機械学習入門

金子 弘昌【著】

オーム社（2019/10発売）

• サイズ B5判／ページ数 212p／高さ 24cm
• 商品コード 9784274224416
• NDC分類 571.01
• Cコード C3058

出版社内容情報

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。

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）

著者等紹介

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）
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感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[takao]

ふむ

2024/10/09

[yyhhyy]

マテリアルズ・インフォマティクスの基礎本。前半は統計・機械学習とPython実装の説明。後半から化学構造の数値化・適応範囲やプラントの異常検知等の具体例に入っていく。自分はこの分野の人間ではないので対象読者がどう思うかはわからないが、門外漢としては教養になった。前半部分はindex名の挿入などコードが丁寧だが数学的説明は紙幅の関係で短いので一度勉強した人でないとキツいかもしれない。

2021/08/14

[Kohe]

1番最初の取っ掛りの書籍というよりは、機械学習で何が出来るか、入門書などである程度知識を付け、実際にPythonでの検討課題があって読めると最高なんだろうなと思う。 コード付きでそのまま解析に使える。数式など理解が困難な部分もあるが、実際に機械学習してみて辞書的な使い方をするといいかも。

2019/11/29

[ᚹγअәc0̸א]

rdkitインストール時の不具合対応策が著者HPにて懇切丁寧にカバーされており実にありがたい。