PythonとChatGPTを活用するスペクトル解析実践ガイド ケモメトリクスから機械学習まで
発売日:2025年2月
- ページ数
- 309p
- ISBN
- 978-4-06-538590-6
- 著者情報
- 稲垣 哲也(イナガキ テツヤ)
2006年名古屋大学農学部応用生物科学科卒業。2021年名古屋大学大学院生命農学研究科准教授
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商品説明
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★★まさに、化学者のための機械学習入門!★★
実践的なスペクトル解析を身につけて、ケモメトリクスと機械学習を自分の武器にしよう!
初学者でも安心して学べるように
・Pythonの使い方
・スペクトル解析で知っておくべき統計と線形代数の基礎
・ケモメトリクスと機械学習の基本的な考え方
・サンプルデータを用いたケモメトリクスと機械学習の実践
・イメージングデータへの適用
を順序立てて、ていねいに解説。
プログラムを自作するときに役立つChatGPTのプロンプト例も紹介。
◆サポートページにソースコードを公開しているので、実践的なスキルがすぐに身につく!
◆書籍中のすべてのプログラムについて、著者自らの解説動画を「購入者限定」で無料公開!
【目次】
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識:応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
12章 ハイパースペクトルイメージング解析
目次
1章 スペクトル解析の基礎知識
2章 Pythonプログラミングの導入と基礎
3章 Pythonで理解する基礎統計
4章 Pythonで理解する線形代数
5章 ChatGPTの効果的な使い方
6章 ケモメトリクスの基礎知識
7章 ケモメトリクスの基礎知識:応用編
8章 スペクトルデータの前処理
9章 機械学習の基礎知識
10章 スペクトル操作の実践
11章 ケモメトリクスと機械学習の実践
12章 ハイパースペクトルイメージング解析
商品詳細
- 出版社名
- 講談社
- サイズ
- 24cm
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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