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。ここだけでも学習することができますが、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。1〜8章については、こちらをご覧ください。 https://zenn.dev/poclabweb/books/chemoinfomatics_theory_descriptor 内容としては、化学情報学（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章 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章 化学データの機械学習とモデルの種類について 11章 モデルやデータ及び記述子の解釈と適用範囲の推定 12章 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数 13章 化学構造とスペクトルおよび逆解析 14章 化学空間と食品科学 15章 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子 16章 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。