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特集 化学に機械学習を導入、そして実践する!
マテリアルズインフォマティクス(MI)の世界

化学に機械学習を導入、そして実践する!
マテリアルズインフォマティクス(MI)の世界

近年話題のマテリアルズインフォマティクス、でもどんな本を読めばいいのかわからない…?
そこで近代科学社で発行している関連書籍をこちらに集めました!
各書籍には編集者より、どんな読者におすすめかのコメントも加えました
ビギナーからプロフェッショナルまで、ピッタリの1冊が必ず見つかります!

MI初心者はまずこの書籍から!統計の基礎からしっかり学ぶ!

Rではじめるケモ・マテリアルズ・インフォマティクス

【化学×デジタル人材になるための、標準かつ必須教科書!】

 本書は新化学技術推進協会で開催されている「化学×デジタル人材育成講座」の講義資料を基に、ものづくりの現場において役立つRプログラミングを習得することを目指して構成されている。
 準備編、統計・検定編、機械学習編、より高度な機械学習編の4部構成で順に学びながら、100本以上のプログラム演習を通してケモ・マテリアルズ・インフォマティクスの基礎を理解する。初学者のために陥りがちなトラブル対策や使用する関数を一覧で掲載するなど、痒いところに手が届く充実の一冊。

編集者からの一言

化学の現場でデータ解析を行うときに必要な基礎知識を、ゼロから学ぶことができます。
「R言語」のプログラムも豊富に掲載され、様々な事例に合わせた手法が丁寧に解説されています。
プログラミングが初めて、得意ではないという方でも、本書を通したプログラミング・ノックで自然に技術力が上がると共に統計解析・機械学習が理解できる、お得な入門書です。

プログラミング初心者だけど機械学習を使ってみたい―そんな方はこれ!

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

非プログラマのための機械学習ソフト Orange!
物質科学・化学工学の研究開発に変革をもたらす技術として「マテリアルズインフォマティクス」が期待され、各分野でその取り組みが急速に進んでいる。
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る。
本書ではGUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」を使用し、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手法を紹介している。
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読み進めることができる。
また各章の練習問題を解けば技術がより身につく構成となっている。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。

編集者からの一言

機械学習を試してみたいけれどプログラミングとは縁遠い、という方は本書がオススメです。
「Orange Data Mining」というビジュアルプログラミングソフトを使った機械学習、そしてMIの実践方法(主に無機化学を対象とした解析)がまとめられています。
練習問題を解いてOrangeの使い方を学んでいけば、MI以外でも様々なデータ解析に使うことができるため、二重の意味で使い勝手が良い書籍です。

MIの特性を理解し、Pythonを使って実践するための指南書!

実践 マテリアルズインフォマティクス

材料設計に新たな地平を!
化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学――マテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。
なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。

編集者からの一言

Pythonを使ったマテリアルズインフォマティクスの技術を中心に解説しています。
まずは書籍内のプログラムを体験しながら、記述子や学習モデルなど、MI独自のトピックスを学んでいくことができます。
本書では主に有機化学に関する話題を扱い、著者らの工夫と具体的なプログラミングの手法を理解することができます。
ある程度データ解析やプログラミングの基礎知識がある方は、まず本書を手にとってみてください。

化学の最先端で使用されている様々な技法を網羅しているのはこの書籍だけ!

詳解 マテリアルズインフォマティクス

化学の研究開発ではマテリアルズインフォマティクス(機械学習・深層学習を用いた新素材探索や新材料設計)の技術が導入され始めています。一方で、有機化学・無機化学のどの領域かによって構造情報の扱いや解析ノウハウが異なり、それぞれの場面で適切な手法が存在するという実情があります。本書では深層学習の基礎事項をはじめ、実際に深層学習を化学研究に利用する上での留意点を詳述するとともに、有機化学・無機化学分野でのデータの具体的な扱い方、さらには様々な深層学習手法とその具体的利用の理解を助けるための応用事例など、注目すべき多数の研究成果を体系的に整理しています。深層学習の初学者および具体的な応用研究を目指す方を対象に、データから様々な可能性を模索できるよう編集された一冊です。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド(POD)書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日~14日ほどかかります。

編集者からの一言

既に有機化学・無機化学分野の研究で行われている機械学習、深層学習の適用を詳細に解説しているのが本書です。
様々な論文から多種多様な事例を抜粋した豊富な情報量を誇るため、必要としている情報に必ず行き当たるはずです。
冒頭にはデータセットのレビューや深層学習に関する理論が丁寧に説明されているため、MIの実践だけでなくその周辺の基礎知識も満遍なく取得することができる一冊です。