Machine Learning for Materials Discovery (eBook)
279 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-44622-1 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 6.5.2024 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Machine Intelligence for Materials Science |
| Zusatzinfo | XX, 279 p. 110 illus., 95 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik |
| Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik | |
| Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie | |
| Technik ► Maschinenbau | |
| Schlagworte | bayesian optimization • Codes for Materials Design • Composition-Property Models for Materials • Computational Glass Modeling • Data-driven Modelling • Inverse Design of Materials • Machine Learning for Glasses • Materials Property Prediction • Materials Science Deep Learning • Physics-Informed Machine Learning for Materials • Property Prediction for Materials |
| ISBN-10 | 3-031-44622-4 / 3031446224 |
| ISBN-13 | 978-3-031-44622-1 / 9783031446221 |
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