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目前,省贵水蓄机器学习在材料科学中已经得到了一些进展,如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。图2-1 机器学习的学习过程流程图为了通俗的理解机器学习这一概念,阳抽举个简单的例子:阳抽当我们是小朋友的时候,对性别的概念并不是很清楚,这就属于步骤1:问题定义的过程。
为了解决上述出现的问题,站项结合目前人工智能的发展潮流,站项科学家发现,我们可以将所有的实验数据,计算模拟数据,整合起来,无论好坏,便能形成具有一定数量的数据库。因此,目顺2018年1月,美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程,帮助我们理解和设计铁电材料。此外,利开随着机器学习的不断发展,深度学习的概念也时常出现在我们身边。
那么在保证模型质量的前提下,贵州工建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题,贵州工目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11],但精度以及普适性仍需进一步优化验证。为了解决这个问题,省贵水蓄2019年2月,Maksov等人[9]建立了机器学习模型来自动分析图像。
当然,阳抽机器学习的学习过程并非如此简单。
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