出版社内容情報
化学・化学工学分野に特化したデータ解析・機械学習の入門書。初学者にもわかりやすく解説。
内容説明
みなさんは研究室やお手元にデータをお持ちではないですか？データ解析・機械学習を応用して、蓄積してきたデータを最大限に活用することで、これまでとは違った角度から研究や開発を加速させることができます。本書では、化学・化学工学の分野特有の話題やノウハウにスポットをあてて、Ｐｙｔｈｏｎを使ったデータ解析・機械学習を丁寧に解説します。サンプルプログラムを使って実際に手を動かしながら学習できるので、プログラミングをやったことがない方も気軽に取り組むことができます。これからデータ解析・機械学習を活用していきたいと考えている研究者や技術者、学生におすすめの１冊。
目次
必要なソフトウェアをインストールして、Ｊｕｐｙｔｅｒ ＮｏｔｅｂｏｏｋやＰｙｔｈｏｎに慣れる
Ｐｙｔｈｏｎプログラミングの基礎を学ぶ
データセットの読み込み・確認・変換・保存ができるようになる
データセットの特徴を把握する
データセットを前処理して扱いやすくする
データセットの見える化（可視化）をする
データセットを類似するサンプルごとにグループ化する
モデルｙ＝ｆ（ｘ）を構築して、新たなサンプルのｙを推定する
モデルの推定結果の信頼性を議論する
モデルを用いてｙからｘを推定する
目標達成に向けて実験条件・製造条件を提案する
化学構造を扱う
著者等紹介
金子弘昌［カネコヒロマサ］
２０１１年東京大学大学院工学系研究科化学システム工学専攻博士課程修了。博士（工学）。東京大学大学院工学系研究科助教を経て、明治大学理工学部応用化学科准教授、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）、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）、理化学研究所客員主幹研究員（併任）、京都大学大学院理学研究科非常勤研究員（併任）、中央大学理工学研究科非常勤講師（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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