内容紹介：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、実験科学の目線で、機械学習の基本や生物実験への事例を説明した書籍です。現状、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、実験科学のエンジニアや学生が読みこなすのは難しいという問題があります。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、必ずしも実験科学に応用するうえで、「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、読者ご自身の実験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。
もくじ情報：第１章　細胞培養の基礎を押さえよう；第２章　細胞培養を定量化しよう；第３章　細胞培養をデータ化しよう；第４章　細胞培養を学習分析しよう；第５章　細胞培養を最適化しよう；第６章　アクティブラーニングを活用しよう

應　〓文(イン　ベイウェン)
筑波大学　生命環境系　准教授。２００５年東京大学大学院新領域創成科学研究科　博士（生命科学）。２０１３年より現職（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）