本の感想一覧：サイエンス（MI/シミュレーションなど

概要・前提

　自分が読んだ本の記録を記載します（自分の備忘録用）。
　内容は「サイエンス（MI/シミュレーションなど」です。

本・雑誌｜KIYO｜note

１．マテリアルズ・インフォマティクス-材料開発のための機械学習超入門_岩崎 悠真

• 評価：７点

• 状態：完読

• 備考：ー

　事例も含めてMIのことが勉強でき、かつ比較的簡単のため初学者向きだった。実践ですぐに使える技術が身につくわけではないため、とっかかりの一つになればよいと思う。

マテリアルズ・インフォマティクス-材料開発のための機械学習超入門-

２．Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析＿金子 弘昌

• 評価：９点（内容：１０点、説明：後半で減点１）

• 状態：完読（２０２３年１月１２日）

• 備考：５章以降は再度読み直し

　かなり実践向けの内容であり非常に有益な本だった。後半に行くほど難しくなるが、個人的な意見として途中で説明が不足していくところがあるため１点減点。なお前半の説明は非常に丁寧であり理解はしやすかった。

Pythonで学ぶ実験計画法入門 ベイズ最適化によるデータ解析 (KS情報科学専門書)

３．Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法

• 評価：ー

• 状態：追って

• 備考：購入（2022/10/24

Pythonで学ぶ流体力学の数値計算法

４．ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

• 評価：８点

• 状態：完読

• 備考

  • 誤植が多い（正誤表）ため購入するなら9刷以降

  • ＭＩで使うと思うので「本：機械学習」ではなく本記事に記載

　数式だけでなく数値例もあり学習者のことを考慮した一冊であると感じました。ただ後半では前半ほどの丁寧さがなくなっており（トップページで記載されていない記号があったり、数値例がないなど）、かつそもそも内容が難しいため１回だけで完全理解は無理でした。
　もう一回勉強しなおしてから再度読み直したいです。

MLPシリーズ『ガウス過程と機械学習』サポートページ

ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

【参考資料】

H26:Gaussian Processes

Gaussian Processes for Machine Learning: Contents

The Gaussian Processes Web Site

【Pythonライブラリ：ガウス過程回帰】

GPyTorch

GPy（Pythonのガウス過程用ライブラリ）の使い方 - StatModeling Memorandum

『ガウス過程と機械学習』Pythonのnumpyだけで実装するガウス過程回帰 - Qiita

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参考資料

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更新履歴

• 2023年1月12日：初版発行

• 2023年2月19日：