本, 岩崎 悠真

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マテリアルズ・インフォマティクス-材料開発のための機械学習超入門-本ダウンロードepub - 内容紹介 機械学習の「使い方」が具体的にわかる。 ・マテリアルズ・インフォマティクスとは何か、機械学習とは何か、初歩から説明 ・さまざまな機械学習アルゴリズムがどのように使いこなせるかが、12の開発事例で示す ・最先端の研究者が、親しみやすい文章でわかりやすく正確に解説 機械学習はAI(人工知能)の中核をなす、統計数理に基づいた技術です。この機械学習を含む情報処理技術をフル活用して材料開発を進めていく分野をマテリアルズ・インフォマティクス(MI)と呼びます。本書はMIの中でも機械学習にフォーカスした入門書です。材料開発に従事する、MIや機械学習に関心のある方のために、最初の一歩を提供します。 実は、材料開発関係者だけでなく、機械学習のなんとなくのイメージは持っているけれど具体的にどう使えるかがよくわからない、といった人にもおすすめです。機械学習がどういったものか、材料開発のような現実の課題にどのように使えるのか、具体的なイメージをつかめるよう、専門家が親しみやすい文章でわかりやすくかつ正確に説明します。 目次より(抜粋) ■第1章 マテリアルズ・インフォマティクスとは 機械学習とマテリアルズ・インフォマティクス 機械学習さえあればすべて解決するの? 演繹的と帰納的 材料開発における機械学習のメリット ■第2章 材料開発における機械学習の基礎知識 機械学習ってどんな種類があるの? 教師あり学習って何? ちょうどよい複雑さのモデルとは? ちょうどよい複雑さのモデルを作るには? 予測性能が良いと『真のモデル』に近いの? 予測性能とモデル解釈性 データが全くないところも予測できるの? 相関関係と因果関係 教師なし学習って何? そもそも『似ている』とは? データの前処理 ■第3章 機械学習アルゴリズムとその材料開発への応用 線形回帰と蓄電池材料開発 LASSO回帰と太陽電池材料開発 決定木と熱電材料開発 ランダムフォレストと新物質探索 ニューラルネットワークとSiC材料シミュレーション Interpretable MLと熱電材料開発 ベイズ最適化と磁性合金材料開発 階層的クラスタリングと結晶構造解析 非負値行列分解と結晶構造解析 多次元尺度と結晶構造解析 主成分分析とデータドリブン周期表 パーシステントホモロジーとガラス材料 内容（「BOOK」データベースより） この機械学習アルゴリズムはどう使える?12の開発事例でわかりやすく解説! 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 岩崎/悠真 NEC中央研究所システムプラットフォーム研究所主任。JSTさきがけ研究員「理論・実験・計算科学とデータ科学が連携・融合した先進的マテリアルズ・インフォマティクスのための基盤技術の構築」。1986年静岡県清水市生まれ。2005年静岡県立清水東高等学校卒業。2009年千葉大学理学部物理学専攻卒業。2011年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2011年NEC中央研究所入社。2015年メリーランド大学客員研究員。2017年JSTさきがけ研究員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

以下は、マテリアルズ・インフォマティクス-材料開発のための機械学習超入門-に関する最も有用なレビューの一部です。 この本を購入する/読むことを決定する前にこれを検討することができます。

de 岩崎 悠真

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