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)

無料で読める本

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

9.1 データ分割(検証と分割方法)

Chapter 06

9.2 データの評価(回帰)

Chapter 07

9.3 データの評価(分類)

Chapter 08

演習やソフトウェア

Chapter 09

【まとめ】化学データの機械学習とデータ分割、評価(回帰)、評価(分類)

Chapter 10

【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 11

【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 12

【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 13

【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 14

10.0 モデルの概要

Chapter 15

10.1 線形モデル

Chapter 16

10.2 距離に依存する非線形モデル(距離ベースとサポートベクター)

Chapter 17

10.3 非線形モデル(決定木)

Chapter 18

10.3 非線形モデル(RFとXGB)

Chapter 19

【まとめ】化学データの機会学習とモデルの種類について

Chapter 20

入れられなかった内容

Chapter 21

【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 22

【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 23

【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 24

11.0 モデルができた後に考えること

Chapter 25

11.1 次元削減(データや記述子を解釈)

Chapter 26

11.2 適用範囲を推定

Chapter 27

11.3 モデルの解釈

Chapter 28

11.3.1 線形回帰の解釈性

Chapter 29

11.3.2 決定木の解釈性

Chapter 30

11.1.3 汎用的な手法(SHAP)

Chapter 31

【まとめ】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 32

【補足】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を、さらに学ぶためのトピック

Chapter 33

【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 34

【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 35

【12回目】 QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数

Chapter 36

12.0 予測モデルが失敗する理由を考える

Chapter 37

12.1 融点の予測

Chapter 38

12.1 予測が困難になる理由

Chapter 39

12.2 水への溶解度の予測

Chapter 40

12.3 分配係数(水-オクタノール)の予測

Chapter 41

【まとめ】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数

Chapter 42

入れられなかった内容

Chapter 43

【参考文献】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数を学ぶ

Chapter 44

【課題】QSPRモデルと融点、溶解度、分配係数に関する問題

Chapter 45

【13回目】 化学構造とスペクトルおよび逆解析

Chapter 46

13.0 スペクトル分析と逆解析の概要

Chapter 47

13.1.1 IRの原理

Chapter 48

13.2.1 NMRの原理

Chapter 49

13.2.2 NMRの予測

Chapter 50

【参考文献】化学構造とスペクトルおよび逆解析

Chapter 51

【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 52

【14回目】化学空間と食品科学

Chapter 53

14.0 化学空間と特性空間の探索および活性の崖

Chapter 54

14.1 食品科学に関連するデータベース

Chapter 55

14.1.3 GDB-13における化合物を列挙する方法

Chapter 56

14.2 化学空間の探索と食品科学

Chapter 57

14.2.1 MQN

Chapter 58

14.2.2 SMIfp(SMILESフィンガープリント)による化学空間

Chapter 59

14.3 構造物性相関(SPR)と活性の崖(Activity Cliff)

Chapter 60

【まとめ】化学空間と食品科学

Chapter 61

【参考文献】化学空間と食品科学

Chapter 62

【課題】化学空間と食品科学に関する問題

Chapter 63

【15回目】 QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

Chapter 64

15.0 不斉触媒反応とQSSR

Chapter 65

【参考文献】QSSRモデルと不斉触媒反応と化学記述子

Chapter 66

【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

Chapter 67

【16回目】ケモインフォマティクスの今後と学び方など

Chapter 68

今後の展望と学び方など

Chapter 69

16.1 これまでの復習

Chapter 70

16.2 これからの発展

Community
Author
poclabweb-gotoh
Topics
¥0今すぐ読む
公開
本文更新
NEW
文章量
133,702
価格
0