※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングを習うより機械学習に慣れよう! 機械学習により新たな物質の発見、所望の材料開発を強力に後押しする「マテリアルズインフォマティクス」は産学問わず、新たな研究手法として有望視されています。しかし機械学習を用いたデータマイニングである性質上、まずはプログラミング技術を習得しなければいけない実情があり、馴染みのない分野の方々が一から覚えていくことは多大な労力と時間を要します。 そこで有用なのが、GUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」です。このソフトを使用することで、プログラミングを学んでいない人でも機械学習を実践することができます。本書では通称Orangeの使い方、そしてOrangeを使ったマテリアルズインフォマティクスの手法を紹介しています。著者によるサンプルスクリプトとデータファイルも準備しているため、手を動かし理解しながら学べると共に、各章の練習問題を解いていくことでより具体的なデータ解析が習熟できます。 マテリアルズインフォマティクスをこれから始める方に最適の一冊。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書はPythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの方法を習得するため、1．scikit-learnの使い方を学ぶ、2．プログラミングによるデータ解析手法を知る、3．帰納法の考え方に慣れる、という三つの目的から構成されています。データ解析学で用いるアルゴリズムは各データを記述する変数の数が等しい（等長説明変数）と仮定しているため、マテリアルズインフォマティクスの世界では苦戦する場面が少なくありません。そこで物質ごとに収集できる変数の数が異なる（非等長説明変数）場合のデータ解析の仕方を紹介しており、基礎から実践までをじっくりと理解できる内容となっています。