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Alternative title: Measurement Informatics and Machine Learning

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(abstract)

計測に機械学習など、統計的な手法を導入するときの共通課題を、関連技術の歴史を織り交ぜつつ解説します。材料が持つ物理・化学的コンテキストの多様性と、本来計測が持つべき汎化性を評価軸にして、代表的な手法の位置づけと応用における制約を考え、計測インフォマティクスを材料開発などに展開する上での、知識基盤やデータ連携の重要性に言及します。

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Keyword: 計測インフォマティクス, 機械学習, コンテキスト, 特徴量, クラスタリング, 分類, 照合

Date published:

Publisher: 応用物理学会

Journal:

• 応用物理 (ISSN: 03698009) vol. 92 issue. 2 p. 108-111

Funding:

Manuscript type: Author's version (Accepted manuscript)

MDR DOI: https://doi.org/10.48505/nims.3866

First published URL: https://doi.org/10.11470/oubutsu.92.2_108

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Updated at: 2024-01-05 22:12:37 +0900

Published on MDR: 2023-03-02 13:14:26 +0900