This is the first book to review the current status of machine learning implementation in chemical health and safety research, and to provide guidance for implementing machine learning techniques and algorithms into chemical health and safety research. The book begins with an overview of the introduction to the fundamentals of machine learning, including regression, classification and cross-validation, and an overview of software and tools. This is followed by detailed reviews of various applications in the areas of chemical safety and chemical health, including chemical property prediction, consequence analysis, safety and asset integrity assessment, fault detection and diagnostics, chemical leak source tracking, chemical toxicity prediction, environmental exposure assessment, air quality prediction, and radiation exposure analysis. The book concludes with a perspective on the future development of this field.

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