隨后，斗志2011年夏天，奧巴馬政府宣布了材料基因組計(jì)劃(MaterialsGenomeInitiative,簡(jiǎn)稱MGI)，該計(jì)劃在材料科學(xué)中掀起了一場(chǎng)革命。然后，激勵(lì)濟(jì)南精使用高斯混合模型對(duì)檢測(cè)到的缺陷結(jié)構(gòu)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督分類（圖3-12），并顯示分類結(jié)果可以與特定的物理結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)。然后，奮進(jìn)采用梯度提升決策樹(shù)算法，建立了8個(gè)預(yù)測(cè)模型（圖3-1），其中之一為二分類模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。

圖3-5?隨機(jī)森林算法流程圖圖3-6超導(dǎo)材料的Tc散點(diǎn)圖3.2輔助材料測(cè)試的表征近年來(lái)，市學(xué)由于原位探針的出現(xiàn)，市學(xué)使研究人員研究鐵電疇結(jié)構(gòu)在外部刺激下的翻轉(zhuǎn)機(jī)制成為可能。習(xí)宣機(jī)器學(xué)習(xí)分類及對(duì)應(yīng)部分算法如圖2-2所示。

此外，傳貫徹黨隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的概念也時(shí)常出現(xiàn)在我們身邊。

圖3-11識(shí)別破壞晶格周期性的缺陷的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖3-12由深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定的無(wú)監(jiān)督的缺陷分類圖3-13不同缺陷態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的分析4機(jī)器學(xué)習(xí)在材料領(lǐng)域的研究展望與其他領(lǐng)域，凝聚如金融、凝聚互聯(lián)網(wǎng)用戶分析、天氣預(yù)測(cè)等相比，材料科學(xué)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)的缺點(diǎn)就是材料中的數(shù)據(jù)量相對(duì)較少。如果我們可以提供一點(diǎn)建議，力量那就是：社交不一定就是全部和一了百了。

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