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dc.contributor.author
Lafuente, Deborah  
dc.contributor.author
Cohen, Brenda  
dc.contributor.author
Fiorini, Guillermo  
dc.contributor.author
Garcia, Agustin Alejo  
dc.contributor.author
Bringas, Mauro  
dc.contributor.author
Morzan, Ezequiel Martin  
dc.contributor.author
Onna, Diego Ariel  
dc.date.available
2021-12-02T13:56:12Z  
dc.date.issued
2021-08  
dc.identifier.citation
Lafuente, Deborah; Cohen, Brenda; Fiorini, Guillermo; Garcia, Agustin Alejo; Bringas, Mauro; et al.; A Gentle Introduction to Machine Learning for Chemists: An Undergraduate Workshop Using Python Notebooks for Visualization, Data Processing, Analysis, and Modeling; American Chemical Society; Journal Of Chemical Education; 98; 9; 8-2021; 2892-2898  
dc.identifier.issn
0021-9584  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/147938  
dc.description.abstract
Machine learning, a subdomain of artificial intelligence, is a widespread technology that is molding how chemists interact with data. Therefore, it is a relevant skill to incorporate into the toolbox of any chemistry student. This work presents a workshop that introduces machine learning for chemistry students based on a set of Python notebooks and assignments. Python, one of the most popular programming languages, is open source, free to use, and has plenty of learning resources. The workshop is designed for students without previous experience in programming, and it aims for a deeper understanding of the complexity of concepts in programming and machine learning. The examples used correspond to real data from physicochemical characterizations of wine, a content that is of interest for students. The contents of the workshop are introduction to Python, basic statistics, data visualization, and dimension reduction, classification, and regression.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
American Chemical Society  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
CHEMOINFORMATICS  
dc.subject
CHEMOMETRICS  
dc.subject
COMPUTATIONAL CHEMISTRY  
dc.subject
COMPUTER-BASED LEARNING  
dc.subject
INTERDISCIPLINARY/MULTIDISCIPLINARY  
dc.subject
UPPER-DIVISION UNDERGRADUATE  
dc.subject.classification
Educación General  
dc.subject.classification
Ciencias de la Educación  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
A Gentle Introduction to Machine Learning for Chemists: An Undergraduate Workshop Using Python Notebooks for Visualization, Data Processing, Analysis, and Modeling  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2021-11-16T14:58:28Z  
dc.journal.volume
98  
dc.journal.number
9  
dc.journal.pagination
2892-2898  
dc.journal.pais
Estados Unidos  
dc.description.fil
Fil: Lafuente, Deborah. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Cohen, Brenda. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Fiorini, Guillermo. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Garcia, Agustin Alejo. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Bringas, Mauro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Morzan, Ezequiel Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Onna, Diego Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química, Física de los Materiales, Medioambiente y Energía; Argentina  
dc.journal.title
Journal Of Chemical Education  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.1c00142  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1021/acs.jchemed.1c00142