出版社内容情報
機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について、基礎理論から実装まで一気通貫して解説
本書は、機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように、機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です。
さらに、機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため、数理的な内容だけではなく、Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています。分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく、それらを実践に活かすところまで習得できます。
また、分子構造を取り扱うための手法や、特有の事情についても詳しく説明していますので、機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります。
目次
第１章 分子生成モデルと分子最適化
第２章 分子データの表現
第３章 教師あり学習を用いた物性値予測
第４章 系列モデルを用いた分子生成
第５章 変分オートエンコーダを用いた分子生成
第６章 分子生成モデルを用いた分子最適化
第７章 強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化
第８章 発展的な分子生成モデル
付録 正規分布にかかわる公式
著者等紹介
梶野洸［カジノヒロシ］
日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所Ｓｔａｆｆ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｓｃｉｅｎｔｉｓｔ。２０１６年３月東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程修了。同年４月より現職。博士（情報理工学）（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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