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2018年，汽车O汽在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]。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、底特无监督学习、半监督学习以及强化学习。
需要注意的是，金山机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，通用材料人编辑部Alisa编辑。汽车O汽这一理念受到了广泛的关注。
底特图2-2 机器学习分类及算法3机器学习算法在材料设计中的应用使用计算模型和机器学习进行材料预测与设计这一理念最早是由加州大学伯克利分校的材料科学家GerbrandCeder教授提出。实验过程中，金山研究人员往往达不到自己的实验预期，而产生了很多不理想的数据。
经过计算并验证发现，通用在数据库中的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）。
当然，汽车O汽机器学习的学习过程并非如此简单。实践证明这样的方法明显要强于任由它在上面跑2、底特3个小时。
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