【無料試読ＯＫ・専門図書】★ データ収集の低コスト化、データの前処理、記述子の設計、モデルの予測精度向上！
書籍タイトル：マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 ■ 本書のポイント ・各国の政策、データベースの整備 ・散在したデータをデータベースとして整頓、管理、抽出する仕組み ・データサイエンティスト、データエンジニアに求められるスキルと育成の取り組み ・実験の自動化による大量のデータ取得、データの信頼性向上 ・IoT技術を利用したデータ収集技術 ・特徴量を適切に表現する記述設計のポイント ・予測モデルの構築、特徴量候補の探索 ・アルゴリズムの種類、特徴と選定 ・スパースモデリングを用いた少ないデータからの予測 ・ニューラルネットワークによる逆問題解析 ・説明可能な機械学習を用いた材料開発 ・多目的最適化に向けたアルゴリズムの開発 ・機械学習によるスペクトルデータの解析 ・複数の物性を同時に達成する高分子材料の設計 ・データ不足、欠損の克服に向けた予測モデル構築 ・金属材料の組織画像分析による特徴量抽出 ・最適な成膜プロセス条件の探索
書籍タイトル：マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例 ■ 本書のポイント ・各国の政策、データベースの整備 ・散在したデータをデータベースとして整頓、管理、抽出する仕組み ・データサイエンティスト、データエンジニアに求められるスキルと育成の取り組み ・実験の自動化による大量のデータ取得、データの信頼性向上 ・IoT技術を利用したデータ収集技術 ・特徴量を適切に表現する記述設計のポイント ・予測モデルの構築、特徴量候補の探索 ・アルゴリズムの種類、特徴と選定 ・スパースモデリングを用いた少ないデータからの予測 ・ニューラルネットワークによる逆問題解析 ・説明可能な機械学習を用いた材料開発 ・多目的最適化に向けたアルゴリズムの開発 ・機械学習によるスペクトルデータの解析 ・複数の物性を同時に達成する高分子材料の設計 ・データ不足、欠損の克服に向けた予測モデル構築 ・金属材料の組織画像分析による特徴量抽出 ・最適な成膜プロセス条件の探索
