AI和大数据的世界，太可怕了

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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，数据如金融、数据互联网用户分析、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。图3-1机器学习流程图图3-2 数据集分类图图3-3                       图3-3 带隙能与电离势关系图图3-4 模型预测数据与计算数据的对比曲线2018年Zong[5]等人采用随机森林算法以及回归模型，数据来研究超导体的临界温度。

数据标记表示凸多边形上的点。一旦建立了该特征，数据该工作流程就可以量化具有统计显着性和纳米级分辨率的效应。此外，数据目前材料表征技术手段越来越多，对应的图形数据以及维度也越来越复杂，依靠人力的实验分析有时往往无法挖掘出材料性能之间的深层联系。

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，数据举个简单的例子：数据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。数据机器学习分类及对应部分算法如图2-2所示。

随后，数据2011年夏天，奥巴马政府宣布了材料基因组计划(MaterialsGenomeInitiative,简称MGI)，该计划在材料科学中掀起了一场革命。

另外7个模型为回归模型，数据预测绝缘体材料的带隙能（EBG），数据体积模量（BVRH），剪切模量（GVRH），徳拜温度（θD），定压热容（CP），定容热容（Cv）以及热扩散系数（αv）。作为一个植根于中华传统文化的民族品牌，数据领航者家居的发展离不开中国智慧和中国力量的润泽。

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