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Machine Learning for Materials Discovery

Name: Machine Learning for Materials Discovery
Brand: Springer
SKU: 45973630
Price: 170.39 EUR
Availability: InStock
Author: N. M. Anoop Krishnan
ISBN: 9783031446221

Numerical Recipes and Practical Applications

N. M. Anoop Krishnan

Hariprasad Kodamana

Ravinder Bhattoo

Sprache

Englisch

E-Book Adobe ePub DRM

Verlag Springer, Mai 2024

Focusing on the fundamentals of machine learning, this book covers broad areas of data-driven modeli... Vollständige Beschreibung

Libristo-Code: 45973630

417 b

170.39 € inkl. MwSt.

Verfügbar Sofort herunterladbar

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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.

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Informationen zum Buch

Vollständiger Name Machine Learning for Materials Discovery

Autor N. M. Anoop Krishnan, Hariprasad Kodamana, Ravinder Bhattoo

Sprache

Englisch

Einband E-Book - Adobe ePub DRM

Datum der Veröffentlichung 2024

EAN 9783031446221

Libristo-Code 45973630

Verlag Springer

Kategorie

Nachschlagewerke, Informationswissenschaften und Interdisziplinäre Themen > Forschung und Information, allgemein > Informationstheorie > Kybernetik und Systemtheorie

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Industrielle Chemie und Fertigungstechnologien > Industrielle Chemie und Chemietechnologie > Keramik- und Glastechnologie

EDV und Informationstechnologie > Informatik > Künstliche Intelligenz > Maschinelles Lernen

Mathematik und Naturwissenschaften > Physik > Mathematische Physik

Technologie, Ingenieurswissenschaft, Landwirtschaft, Industrieprozesse > Maschinenbau und Werkstoffe > Materialwissenschaft

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