化学のためのＰｙｔｈｏｎによるデータ解析・機械学習入門「改訂２版」

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。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。今回の改訂では、Ｐｙｔｈｏｎコードの改訂のほか、少数の実験データを扱う場合に有効な手法、ならびに、少数のデータからでも嘘をつかずにデータ解析・機械学習ができるウェブサービス“Ｄａｔａｃｈｅｍｉｃａｌ　ＬＡＢ”に関する説明を追加。

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。

目次

第1部　Python と統計の基礎知識
　第1章　Pythonの基礎
　第2章　データの図示
第2部　データ解析・機械学習の基礎
　第3章　多変量データとデータの可視化
　第4章　化学データを用いたモデリング
　第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
　第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計
　第7章　時系列データの解析
　第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習

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