内容説明
この機械学習アルゴリズムはどう使える？１２の開発事例でわかりやすく解説！
目次
第１章 マテリアルズ・インフォマティクスとは（機械学習とマテリアルズ・インフォマティクス；機械学習さえあればすべて解決するの？；理論科学・計算科学・実験科学・データ科学（機械学習） ほか）
第２章 材料開発における機械学習の基礎知識（機械学習ってそもそも何？；機械学習ってどうやって使うの？（ＰｙｔｈｏｎとＲ）
機械学習ってどんな種類があるの？ ほか）
第３章 機械学習アルゴリズムとその材料開発への応用（線形回帰と蓄電池材料開発；ＬＡＳＳＯ回帰と太陽電池材料開発；決定木と熱電材料開発 ほか）
著者等紹介
岩崎悠真［イワサキユウマ］
ＮＥＣ中央研究所システムプラットフォーム研究所主任。ＪＳＴさきがけ研究員「理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズ・インフォマティクスのための基盤技術の構築」。１９８６年静岡県清水市生まれ。２００５年静岡県立清水東高等学校卒業。２００９年千葉大学理学部物理学専攻卒業。２０１１年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。２０１１年ＮＥＣ中央研究所入社。２０１５年メリーランド大学客員研究員。２０１７年ＪＳＴさきがけ研究員（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。
toji
5
超入門というだけあって、説明と例えがすごく分かりやすく、実例とともにイメージを掴むことができる。ただし、この本を読んで何かができるようになる訳ではないため、実践に関しては他の本が必要。パーシステントホモロジーなど知らない手法も知ることができたのが嬉しい。2024/01/21
人工知能
3
特に応用の観点から材料側から丁寧に記述されていて大変よくわかり勉強になった。ニューラルネットワークで中身わからんけど良いものができる、というよりは決定木のようにあくまでこれまでの材料科学の知見と突き合わせながら新しい物質探索や機能向上に使う、その際に注目すべきパラメタとそれらの関係や関数が絞り込めるのだとすれば、AIに頼りすぎることなく開発を効率化できそう。データベースが集まってくれば人間が発想できていない観点から提案してくれるところまでいくのだろうか。2019/08/04
Yusuke_N
2
材料開発に機械学習を利用するのが熱いという話を聞いて，手にとって見た本．材料工学には全く明るくないので，まずは雰囲気から掴みたいと思っていたので最適な本でした． 「超」入門と書かれているとおり，機械学習の概説から，Rやpythonだったらこんな関数が用意されていてすぐ実行できますという説明，さらに利点欠点や，利用する際の勘所みたいなことも書かれており満足な一冊でした．専門家には物足りないかもしれないですが，マテリアルズ・インフォマティクスに興味を持った人が手に取る本としては良いと思います！2021/10/21
STEM読書会
2
機械学習を用いた材料開発について解説した本。特に、実験の簡略化・自動化の魅力が大きいと私は感じた。例えば、実験条件出しをするベイズ最適化やパラメータの自動抽出をするLASSO回帰は実験系にも応用しやすいと感じた。 https://www.youtube.com/watch?v=cnzBFNIAiRE2021/02/06
හිස් පෙට්ටිය
2
機械学習の基本を簡単に解説した後、材料開発への応用例をいくつか紹介している入門書。機械学習自体の解説は非常に簡略化されているので、機械学習の基本的な部分はあらかじめ理解した状態で読むほうが理解は容易だと思う。応用例では、基本的な機械学習アルゴリズムとその活用例をいい感じにピックアップしてあり、MIでできることを大まかに把握するのには役に立ちそう。あくまで分野を概観する入門書なので、実際に研究に活用していくためには別に技術的な勉強をすることが必須。2020/10/11
