About this ebook
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。
このような方におすすめ
化学・化学工学の学生、若手技術者
（大学初年度程度のレベルの化学の基礎知識が必要、プログラミングの経験は不要）
（化学、化学工学に係るデータはもっているが、データ解析や機械学習を行ったことがない方々）
主要目次
第1部 Python と統計の基礎知識
第1章 Pythonの基礎
第2章 データの図示
第2部 データ解析・機械学習の基礎
第3章 多変量データとデータの可視化
第4章 化学データを用いたモデリング
第5章 回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲
第3部 化学・化学工学データでの実践のしかた
第6章 材料設計，分子設計，医薬品設計
第7章 時系列データの解析
第8章 Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習
About the author
金子弘昌（かねこ ひろまさ）
明治大学 理工学部 応用化学科 准教授
2009年 東京大学 大学院工学系研究科 修士課程修了（化学システム工学専攻）
2011年 東京大学 大学院工学系研究科 博士課程修了（化学システム工学専攻）、博士（工学）
2011年 東京大学 大学院工学系研究科 助教
2017年 明治大学 理工学部 専任講師
2020年より現職
2018年より国立研究開発法人 理化学研究所 客員主幹研究員（併任）
2019年より大阪大学 大学院基礎工学研究科 招聘准教授（併任）
2019年より広島大学 大学院先進理工系科学研究科 客員准教授（併任）
2020年より合同会社ミライカガク総研 社長（併任）
2021年よりデータケミカル株式会社 最高技術責任者／ CTO（併任）