ケモインフォマティクス理論(機械学習編)

ケモインフォマティクス理論(機械学習編)

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ケモインフォマティクスは日本語では「情報化学」と呼ばれる研究領域であり、より速くより良い判断をするためにデータを解析して体系化することを目指すものです。 学部の有機化学の基礎を習った後に、有機化合物を情報として扱うためにはどのようにしていけば良いのかを理解するためのものです。 この本は、ケモインフォマティクス理論(記述子編)に続く後編になります。ここだけでも読むことができますが、前編も読むことでより体系的に学べると思います。 この本の前編となる化学記述子編については以下で執筆しています。1から8回目については、こちらをご覧ください。 https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_descriptor 内容としては、ケモインフォマティクスでよく使われる以下の内容について記載しております。 9回目 化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標 10回目 化学データの機械学習とモデルの種類について 11回目 モデルやデータ及び記述子の解釈と適用範囲の推定 12回目 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数 13回目 化学構造とスペクトルおよび逆解析 14回目 化学空間と食品科学 15回目 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子 16回目 論文の探し方と今後の学び方 で体系的に学べるようにしております。 詳細を学ぶと言うよりも、より深く学ぶためのキッカケになればと思って薄く広く記載しています。各回の最後に自分でコードを動かして確認する演習問題をつけています。 ケモインフォマティクスが日本で少しでもより広がったり、興味をもつ人が増えてくれれば幸いです。 今後、少しずつ随時更新予定です。

Chapters
Chapter 01

はじめに(この本は、製作初期段階です)

Chapter 02

ここで学ぶことの流れ

Chapter 03

【9回目】 化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標

Chapter 04

9.0 良いモデル作成のために何が必要なのか

Chapter 05

9.2 データの評価(回帰)

Chapter 06

9.3 データの評価(分類)

Chapter 07

演習やソフトウェア

Chapter 08

【補足】化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標をさらに学ぶためのトピック

Chapter 09

【参考文献】化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標について

Chapter 10

【課題】 課題化学データの機械学習とデータ分割、回帰と分類の評価指標に関する問題

Chapter 11

【10回目】化学データの機械学習とモデルの種類について

Chapter 12

10.0 モデルの概要

Chapter 13

【参考文献】化学データの機械学習とモデルの種類について

Chapter 14

【課題】化学データの機械学習とモデルの種類についての問題

Chapter 15

【11回目】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定

Chapter 16

【参考文献】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定

Chapter 17

【課題】モデルの解釈、データや記述子を解釈、モデルの適用範囲を推定に関する問題

Chapter 18

【12回目】 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数

Chapter 19

【参考文献】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数を学ぶ

Chapter 20

【課題】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数に関する問題

Chapter 21

【13回目】 化学構造とスペクトルおよび逆解析

Chapter 22

【参考文献】化学構造とスペクトルおよび逆解析

Chapter 23

【課題】化学構造とスペクトルおよび逆解析に関する問題

Chapter 24

【14回目】化学空間と食品科学

Chapter 25

14.1 食品科学に関連するデータベース

Chapter 26

GDB-13における化合物を列挙する方法

Chapter 27

【参考文献】化学空間と食品科学

Chapter 28

【課題】化学空間と食品科学に関する問題

Chapter 29

【15回目】 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

Chapter 30

【参考文献】QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

Chapter 31

【課題】QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子に関する問題

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poclabweb
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文章量
29,756
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