Machine Learning in Chemical Safety and Health: Fundamentals with Applications

تکنیک‌ها و ابزارهای یادگیری ماشین را معرفی می‌کند و راهنمایی در مورد نحوه پیاده‌سازی یادگیری ماشینی در توسعه مدل‌های مرتبط با ایمنی شیمیایی و سلامت ارائه می‌دهد

علاقه فزاینده‌ای به استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در توسعه مدل‌های مربوط به ایمنی و سلامت شیمیایی، با کاربردهایی در زمینه‌هایی از جمله پیش‌بینی ویژگی و سمیت، پیش‌بینی پیامدها و تشخیص خطا. این کتاب اولین کتابی است که وضعیت فعلی پیاده سازی یادگیری ماشین را در تحقیقات ایمنی و بهداشت شیمیایی بررسی می کند و راهنمایی برای پیاده سازی تکنیک ها و الگوریتم های یادگیری ماشین در تحقیقات ایمنی و بهداشت شیمیایی ارائه می دهد.

نوشته شده توسط یک تیم بین المللی از نویسندگان و ویرایش شده توسط کارشناسان مشهور در زمینه های ایمنی فرآیند و بهداشت شغلی و محیطی، موضوعات نمونه تحت پوشش این اثر عبارتند از:

• مقدمه ای بر مبانی یادگیری ماشین، از جمله رگرسیون، طبقه بندی و اعتبارسنجی متقابل، و مروری بر نرم افزار و ابزار< /li>
• بررسی‌های دقیق از کاربردهای مختلف در زمینه‌های ایمنی و سلامت شیمیایی، از جمله پیش‌بینی اشتعال پذیری، پیش‌بینی پیامد، مدیریت یکپارچگی دارایی، ارزیابی نانوسمیت پیش‌بینی‌کننده و قرار گرفتن در معرض محیطی، و موارد دیگر
• دیدگاه توسعه احتمالی آینده این حوزه

یادگیری ماشین در ایمنی و سلامت شیمیایی به عنوان یک راهنمای اساسی در مورد اصول و کاربردهای یادگیری ماشین برای متخصصان صنعت و محققان در زمینه‌های ایمنی فرآیند، ایمنی شیمیایی، بهداشت شغلی و محیطی و بهداشت صنعتی عمل می‌کند.

Introduces Machine Learning Techniques and Tools and Provides Guidance on How to Implement Machine Learning Into Chemical Safety and Health-related Model Development

There is a growing interest in the application of machine learning algorithms in chemical safety and health-related model development, with applications in areas including property and toxicity prediction, consequence prediction, and fault detection. This book is the first to review the current status of machine learning implementation in chemical safety and health research and to provide guidance for implementing machine learning techniques and algorithms into chemical safety and health research.

Written by an international team of authors and edited by renowned experts in the areas of process safety and occupational and environmental health, sample topics covered within the work include:

• An introduction to the fundamentals of machine learning, including regression, classification and cross-validation, and an overview of software and tools
• Detailed reviews of various applications in the areas of chemical safety and health, including flammability prediction, consequence prediction, asset integrity management, predictive nanotoxicity and environmental exposure assessment, and more
• Perspective on the possible future development of this field

Machine Learning in Chemical Safety and Health serves as an essential guide on both the fundamentals and applications of machine learning for industry professionals and researchers in the fields of process safety, chemical safety, occupational and environmental health, and industrial hygiene.