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紙の本
機械学習による分子最適化 数理と実装
著者 梶野 洸 (著)
機械学習の初学者でも分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるよう、機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法に至るまでに必要な知識を体系的に纏める。...
機械学習による分子最適化 数理と実装
機械学習による分子最適化 ―数理と実装―
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商品説明
機械学習の初学者でも分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるよう、機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法に至るまでに必要な知識を体系的に纏める。Pythonによる実装を織り交ぜて解説。【「TRC MARC」の商品解説】
機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について、基礎理論から実装まで一気通貫して解説
本書は、機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように、機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です。
さらに、機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため、数理的な内容だけではなく、Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています。分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく、それらを実践に活かすところまで習得できます。
また、分子構造を取り扱うための手法や、特有の事情についても詳しく説明していますので、機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります。【商品解説】
目次
- 第1章 分子生成モデルと分子最適化
- 1.1 分子最適化
- 1.2 分子生成に関する問題設定
- 1.3 分子生成モデルの構成要素
- 1.4 本書の構成
- 1.5 記法など
- 1.6 プログラミング環境
- 第2章 分子データの表現
- 2.1 分子のグラフ表現
- 2.2 SMILES記法
著者紹介
梶野 洸
- 略歴
- 〈梶野洸〉東京大学大学院情報理工学系研究科博士後期課程修了。日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所Staff Research Scientist。博士(情報理工学)。
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