Ｐｙｔｈｏｎではじめるマテリアルズインフォマティクス
発売日：2022年9月
- ページ数
- １９１ｐ
- ISBN
- 978-4-7649-6046-6
- 著者情報
- 木野 日織（キノ ヒオリ）（Ｈｉｅｕ‐Ｃｈｉ，Ｄａｍ）
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
ヒョウチ，ダム（ヒョウチ，ダム）
１９９８年東京大学理学部物理学科卒。２０２２年４月から北陸先端科学技術大学院大学共創インテリジェンス研究領域教授。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
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商品説明
目次
第１章 理論編（予測問題
データ解析学手法の紹介 ほか）
第２章 準備編（可視化可能なＰｙｔｈｏｎインタラクティブ環境
Ｐｙｔｈｏｎ環境のインストール ほか）
第３章 基礎編（回帰
次元圧縮 ほか）
第４章 応用編１（等長説明変数）（次元圧縮を併用したクラスタリング
トモグラフ像の復元 ほか）
第５章 応用編２（非等長説明変数）（頻出パターンマイニング
証拠理論）
付録
商品詳細
- 出版社名
- 近代科学社Ｄｉｇｉｔａｌ
- サイズ
- ２６ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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