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目前，度国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。经过计算并验证发现，家电在数据库中的26674种材料中，金属/绝缘体分类的准确度为86%，仅仅有2414种材料被误分类（图3-2）。

图3-11识别破坏晶格周期性的缺陷的深度卷积神经网络图3-12由深度卷积神经网络确定的无监督的缺陷分类图3-13不同缺陷态之间转移概率的分析4机器学习在材料领域的研究展望与其他领域，网经瓦如金融、网经瓦互联网用户分析、天气预测等相比，材料科学利用机器学习算法进行预测的缺点就是材料中的数据量相对较少。发现极性无机材料有更大的带隙能（图3-3），总交所预测的热机械性能与实验和计算的数据基本吻合（图3-4）。2018年，量完在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。

当然，季营区易电亿千机器学习的学习过程并非如此简单。度国这一理念受到了广泛的关注。

根据机器学习训练集是否有对应的标识可以分为监督学习、家电无监督学习、半监督学习以及强化学习。

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