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発売日

2021/05

商品説明

マテリアルズインフォマティクスは物質科学においてデータから知識を抽出する科学である。その科学的ワークフローを行う具体的な実践手法としては、Rや近年Pythonの計算機言語による手続き記述がよく用いられる。しかし、計算機言語を用いるにはまず計算機言語を習得せねばならない。従って、機械学習手法を用いたデータマイニングを実践するには計算機言語をまず学ばねばならないことになる。これらの計算機言語を用いずにGUIを用いて科学的ワークフローの設計を行えるスタンドアロンソフトがあり、Orange Data Miningはそのうちの一つである。本書は習うより慣れろという方針で作成しており、機械学習手法をなるべく数式を用いずに説明し、主として無機物質科学の小規模データを題材として機械学習を用いたデータマイニングの初歩を紹介する。理論の詳細な説明より、なるべく多くの例を掲載し何ができるのかを体験することを目的とする。

収録内容

1 Orange Data Miningとは
2 機械学習の基礎概念
3 超基礎:簡単な観測データからの回帰モデルの学習
4 基礎:希土類コバルト二元合金のキュリー温度の予測回帰モデルの学習
5 基礎:単体元素基底状態結晶構造の予測
6 基礎:鉄結晶構造のクラスタリング
7 応用:文字分類モデルの学習(文字認識)
8 応用:トモグラフ像の復元
A 付録