化学のためのPythonによるデータ解析・機械学習入門

金子弘昌

• オーム社 (2019年10月23日発売)

作品紹介・あらすじ

化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。

感想・レビュー・書評

[osawatさんの感想 · 2024年10月9日]

ふむ

[徳島文理大学 徳島キャンパス附属図書館さんの感想 · 2023年6月20日]

【貸出状況・配架場所はこちらから確認できます】
https://lib-opac.bunri-u.ac.jp/opac/volume/743123

[東京大学医学図書館（電子ブック）さんの感想 · 2023年6月9日]

同時アクセス数1

【学内から】
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312

【学外から】
https://utokyo.idm.oclc.org/login?url=https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312
【必読：EZproxy利用時の注意点】
https://www.lib.u-tokyo.ac.jp/ja/library/literacy/user-guide/campus/offcampus/ezproxy

[東北大学附属図書館 北青葉山分館 さんの感想 · 2023年3月9日]

東北大学附属図書館電子ブックへのリンク：
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312?7

【学外から利用するには】
1. ページ中央の「学認アカウントをお持ちの方はこちら」をクリック
2. 「所属機関の選択」で「東北大学」を選択
3. 東北大ID/パスワードを入力

[hamakokoさんの感想 · 2022年9月5日]

https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312

[桜美林大学図書館さんの感想 · 2022年8月5日]

https://cool.obirin.ac.jp/opac/volume/895787

[鈴華書記さんの感想 · 2022年6月21日]

レベル感としては，Pythonのライブラリが使える程度の地力は必要。機械学習の章は意外にも数学の難度が高く，『はじめてのパターン認識』程度はあった（知らなくても先は読めるので問題ない）。実践の章は同一手法をさまざまなデータで確認した感じ。

総じて，全くの初学者ではさすがに厳しいが，色々勉強しているユーザーの指針にはかなり役に立つ。

[shinshuさんの感想 · 2021年5月7日]

【繊維学部図書館リクエスト購入図書】
☆信州大学附属図書館の所蔵はこちらです☆
http://www-lib.shinshu-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB29055107

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2020年11月18日]

【電子ブックへのリンク先】
https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312
※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。（要ログイン）
https://www.lib.hokudai.ac.jp/remote-access/?url=https://elib.maruzen.co.jp/elib/html/BookDetail/Id/3000093312

[星薬科大学さんの感想 · 2020年1月14日]

▼配架場所・貸出状況
http://opac.hoshi.ac.jp/opac/opac_details/?lang=0&amode=11&bibid=2000068858&srvce=1

[fraserlibさんの感想 · 2019年11月22日]

請求記号　430.7/Ka 53

著者プロフィール

明治大

「2022年 『化学・化学工学のための実践データサイエンス』 で使われていた紹介文から引用しています。」