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  • 発売日:2022/09/23
  • 出版社: 近代科学社
  • サイズ:257×182mm/194ページ
  • ISBN:978-4-7649-6046-6

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読割50とは?

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Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス (近代科学社Digital)

著者 木野 日織 (著),ダム ヒョウ チ (著)

本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1.scikit-learnの使い方を学ぶ、2.プログラミングによるデータ解析手法を知る、3...

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Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス (近代科学社Digital)

税込 3,300 30pt

Pythonではじめるマテリアルズインフォマティクス

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商品説明

本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1.scikit-learnの使い方を学ぶ、2.プログラミングによるデータ解析手法を知る、3.帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい(等長説明変数)と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる(非等長説明変数)場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。【商品解説】

目次

  • 第1章 理論編
  • 1.1 予測問題
  • 1.2 データ解析学手法の紹介
  • 1.3 回帰・分類モデルの性能評価
  • 1.4 データ解析学手法の四過程
  • 1.5 説明変数の特徴の見い出し方
  • 1.6 予測問題(再び)
  • 1.7 新帰納法の世界
  • 1.8 新帰納法のフローチャート

著者紹介

木野 日織

略歴
木野 日織(きの ひおり)
1991年 東京大学理学部物理学科卒
1996年 東京大学大学院理学系研究科博士課程卒(理学博士)
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.データ駆動 AI では物性物理の知識を活かした説明・解釈可能な AI 技術,第一原理計算によるデータ生成,そのための知識駆動 AI 技術などに興味を持つ.

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