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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る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。
第1部 Pythonと統計の基礎知識
1章 Pythonの基礎
2章 データの図示
第2部 データ解析・機械学習の基礎
3章 多変量データとデータの可視化
4章 化学データを用いたモデリング
5章 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
6章 材料設計・分子設計・医薬品設計
7章 時系列データの解析
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