機械学習でできる！細胞培養の最適化

詳細目次

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
　　1.1.1　私たちの衣食住を支える技術
　　1.1.2　細胞の種類（無数にあるが、大まかに2種類）
　　1.1.3　細胞培養の基本ステップとその問題点
　
　1.2　細胞培養のための培地選び
　　1.2.1　培地の中身（培地の組成）
　　1.2.2　培地の分類
　　1.2.3　培地の選択基準
　　1.2.4　培地選択の注意点

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
　　2.1.1　主な測定法と計算
　　2.1.2　測定方法の比較と選定
　
　2.2　増える細胞の様子を数値化しよう
　　2.2.1　細胞増殖の様子(集団動態)
　　2.2.2　細胞増殖のよし悪し判定基準(増殖の指標)

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
　　3.1.1　データサイエンスとは
　　3.1.2　あらためてデータとは
　　
　3.2　細胞培養・培地をデータ化しよう
　　3.2.1　細胞培養のデータ
　　3.2.2　培養条件のデータ化
　　3.2.3　培養結果のデータ化

　3.3　データ化するための自動化
　　3.3.1　培養実験のハイスループット化
　　3.3.2　データ処理・解析の自動化
　　3.3.3　Python によるデータ処理

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
　　4.1.1　機械学習とは
　　4.1.2　細胞培養への機械学習の応用

　4.2　細胞培養のデータでデータサイエンスを行おう
　　4.2.1　要因と結果の関係の数式化
　　4.2.2　データサイエンスの定番を押さえよう
　　4.2.3　細胞培養の培地に対するデータサイエンス
　　4.2.4　データサイエンスの結果の解釈例

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
　　5.1.1　経験則による方法　　
　　5.1.2　数理統計学による方法
　　5.1.3　機械学習による方法

　5.2　機械学習のアルゴリズムを押さえよう
　　5.2.1　主なアルゴリズム
　　5.2.2　アルゴリズムの比較

　5.3　学習データを取得しよう
　　5.3.1　モデルの構築
　　5.3.2　データ収集のための実験計画

　5.4　モデルを訓練しよう
　　5.4.1　訓練手順
　　5.4.2　訓練の例
　　5.4.3　モデルの予測精度について

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
　　6.1.1　アクティブラーニングとは
　　6.1.2　培養細胞活性の向上
　　6.1.3　選択的培養
　　
　6.2　応用と展望