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目前,璧合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,电力举个简单的例子:电力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,物联网结合目前人工智能的发展潮流,物联网科学家发现,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,珠联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,璧合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,电力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,电力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,物联网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,珠联机器学习的学习过程并非如此简单。
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