資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 Ｏｒａｎｇｅ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇではじめるマテリアルズインフォマティクス

木野日織 ／著, ダム　ヒョウ　チ ／著   -- 近代科学社 -- ２０２１．５ -- ２４ｃｍ -- １８５ｐ

資料詳細

タイトル Ｏｒａｎｇｅ　Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇではじめるマテリアルズインフォマティクス
著者名等 木野日織 ／著, ダム　ヒョウ　チ ／著  
出版 近代科学社 ２０２１．５
大きさ等 ２４ｃｍ １８５ｐ
分類 501.4
件名 材料科学 , データマイニング , 機械学習
注記 文献あり　索引あり
著者紹介 【木野日織】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。（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）
要旨 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。
目次 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
ISBN(13)、ISBN 978-4-7649-0631-0　　 4-7649-0631-7
書誌番号 1113881007
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113881007

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 1 件です。現在の予約件数は 0 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
都筑 公開 Map 501 一般書 利用可 - 2070805041 iLisvirtual

ページの先頭へ