機械学習でできる！　細胞培養の最適化

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。細胞培養（培地最適化）へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説本書は細胞培養（培地最適化）へ機械学習を応用するための基礎やノウハウを解説した書籍です．現状，細胞培養に機械学習を応用しようとすると，情報工学や数理統計学のテキストを読む必要がありますが，これらでは情報工学や数理統計学の基本的なカリキュラムを修了していることが前提とされていて，細胞培養のエンジニアや学生が読みこなすのは大変です．また，情報工学や数理統計学において重要な基本原理の解説と研究事例の紹介がメインであり，必ずしも細胞培養に応用するうえで，「機械学習をどう利用するのか」「どうやってデータサイエンス化するのか」について，詳しく書いてあるわけではありません．本書では，情報工学や数理統計学のノウハウがなくても，つまり，AIの素養がなくても，読者ご自身の細胞培養の定量性や再現性を高め，予測可能な結果につなげるためのヒントをまとめたものです．著者の経験をもとに，機械学習を応用する大切なポイントを解説しています．第1章　細胞培養の基礎を押さえよう　1.1　細胞培養について　1.2　細胞培養のための培地選び　第2章　細胞培養を定量化しよう　2.1　細胞の数を計測してみよう　2.2　増える細胞の様子を数値化しよう　第3章　細胞培養をデータ化しよう　3.1　データサイエンスの基本をざっくり把握しておこう　3.2　細胞培養・培地をデータ化しよう　3.3　データ化するための自動化　　第4章　細胞培養を学習分析しよう　4.1　機械学習について知ろう　4.2　細胞培養のデータでデータサイエンスを行おう第5章　細胞培養を最適化しよう　5.1　最適化するための方法　5.2　機械学習のアルゴリズムを押さえよう　5.3　学習データを取得しよう　5.4　モデルを訓練しよう　第6章　アクティブラーニングを活用しよう　6.1　アクティブラーニング　　6.2　応用と展望