実践 マテリアルズインフォマティクス Pythonによる材料設計のための機械学習
船津 公人(著)
,柴山 翔二郎(著)
/近代科学社
作品情報
化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学??マテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。【目次】序章 はじめに1 データに慣れよう2 環境構築3 マテリアルズインフォマティクス概論4 実験による効率的なデータの取り方?実験計画法5 記述子計算6 機械学習モデルの概略7 モデルの解釈8 機械学習モデルと組み合わせた追加検討の方法9 プロジェクトの例10 シェルを用いたデータ加工付録
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