目次
第１章 導入
第２章 理論
第３章 準備
第４章 基礎
第５章 応用１（等長説明変数）
第６章 応用２（非等長説明変数）
付録Ａ
著者等紹介
木野日織［キノヒオリ］
１９９１年東京大学理学部物理学科卒。１９９６年東京大学物性研究所物性理論部門助手などを経て２００２年から（国）物質・材料研究機構に勤務する。２０１５年からの国立研究開発法人科学技術振興機構（ＪＳＴ）イノベーションハブ構築支援事業の一環として（国）物質・材料研究機構に情報統合型物質・材料開発イニシアティブ（ＭＩ２Ｉ）発足時からデータマイニングを行う。データ駆動ＡＩでは物性物理の知識を活かした説明・解釈可能なＡＩ技術、第一原理計算によるデータ生成、そのための知識駆動ＡＩ技術などに興味を持つ
ヒョウ チ，ダム［ヒョウチ，ダム］
ＤＡＭ Ｈｉｅｕ‐Ｃｈｉ。１９９８年東京大学理学部物理学科卒。２００３年北陸先端科学技術大学院大学材料科学研究科物性科学専攻博士号。２００５年１０月から北陸先端科学技術大学院大学知識科学研究科講師。２０１１年４月から同テニュア付准教授。２０２０年１０月から北陸先端科学技術大学院大学知識科学系教授。学位は材料科学で取得。２００５年から材料科学とデータマイニングの融合に身を投じている。専門分野は材料科学、知識科学、計算材料科学、データサイエンス、マテリアルズインフォマティクス・データ駆動型アプローチを用いた知識抽出など、証拠理論を用いた類似度評価に興味があり、材料科学研究のための説明・解釈可能なＡＩ技術の開発に取り組む（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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