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Focusing on the fundamentals of machine learning, this book covers broad areas of data-driven modeling, ranging from simple regression to advanced machine learning and optimization methods for applications in materials modeling and discovery. The book explains complex mathematical concepts in a lucid manner to ensure that readers from different materials domains are able to use these techniques successfully. A unique feature of this book is its hands-on aspect—each method presented herein is accompanied by a code that implements the method in open-source platforms such as Python. This book is thus aimed at graduate students, researchers, and engineers to enable the use of data-driven methods for understanding and accelerating the discovery of novel materials.
Produkteigenschaften
- Artikelnummer: 9783031446245
- Medium: Buch
- ISBN: 978-3-031-44624-5
- Verlag: Springer
- Erscheinungstermin: 08.05.2025
- Sprache(n): Englisch
- Auflage: Erscheinungsjahr 2025
- Serie: Machine Intelligence for Materials Science
- Produktform: Kartoniert, Paperback
- Gewicht: 464 g
- Seiten: 279
- Format (B x H x T): 155 x 235 x 17 mm
- Ausgabetyp: Kein, Unbekannt
Themen
- Naturwissenschaften
- Physik
- Physik Allgemein
- Theoretische Physik, Mathematische Physik, Computerphysik
- Technische Wissenschaften
- Maschinenbau | Werkstoffkunde
- Technische Mechanik | Werkstoffkunde
- Materialwissenschaft: Keramik, Glas, Sonstige Werkstoffe