Materials Data Science

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, Springer Mai 2024, 2024

3031465644 / 9783031465642

Serie: Buch 4 von 4 - The Materials Research Society

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This text covers all of the data science, machine learning, and deep learning topics relevant to materials science and engineering, accompanied by numerous examples and applications. Almost all methods and algorithms introduced are implemented 'from scratch' using Python and NumPy.The book starts with an introduction to statistics and probabilities, explaining important concepts such as random variables and probability distributions, Bayes' theorem and correlations, sampling techniques, and exploratory data analysis, and puts them in the context of materials science and engineering. Therefore, it serves as a valuable primer for both undergraduate and graduate students, as well as a review for research scientists and practicing engineers.The second part provides an in-depth introduction of (statistical) machine learning. It begins with outlining fundamental concepts and proceeds to explore a variety of supervised learning techniques for regression and classification, including advanced methods such as kernel regression and support vector machines. The section on unsupervised learning emphasizes principal component analysis, and also covers manifold learning (t-SNE and UMAP) and clustering techniques. Additionally, feature engineering, feature importance, and cross-validation are introduced.The final part on neural networks and deep learning aims to promote an understanding of these methods and dispel misconceptions that they are a 'black box'. The complexity gradually increases until fully connected networks can be implemented. Advanced techniques and network architectures, including GANs, are implemented 'from scratch' using Python and NumPy, which facilitates a comprehensive understanding of all the details and enables the user to conduct their own experiments in Deep Learning.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 644 pp. Englisch.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783031465642

Titel
Materials Data Science
Autor
Stefan Sandfeld
Verlag
Springer, Springer Mai 2024
Erscheinungsjahr
2024
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3031465644
ISBN-13
9783031465642
Artikelgewicht
1.236 Gramm
Abmessungen
241x160x38 mm
Serie
Buch 4 von 4: The Materials Research Society

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Emtmannsberg, BAYE, Deutschland

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