此外，人都目前材料表征技術(shù)手段越來(lái)越多，對(duì)應(yīng)的圖形數(shù)據(jù)以及維度也越來(lái)越復(fù)雜，依靠人力的實(shí)驗(yàn)分析有時(shí)往往無(wú)法挖掘出材料性能之間的深層聯(lián)系。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(lèi)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，愛(ài)基如金融、愛(ài)基互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)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。隨后，努里2011年夏天，奧巴馬政府宣布了材料基因組計(jì)劃(MaterialsGenomeInitiative,簡(jiǎn)稱(chēng)MGI)，該計(jì)劃在材料科學(xué)中掀起了一場(chǎng)革命。

最后我們擁有了識(shí)別性別的能力，人都并能準(zhǔn)確的判斷對(duì)方性別。3.1材料結(jié)構(gòu)、愛(ài)基相變及缺陷的分析2017年6月，愛(ài)基Isayev[4]等人將AFLOW庫(kù)和結(jié)構(gòu)-性能描述符聯(lián)系起來(lái)建立數(shù)據(jù)庫(kù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)成千上萬(wàn)種無(wú)機(jī)材料進(jìn)行預(yù)測(cè)。

然后，努里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(lèi)模型，用于預(yù)測(cè)該材料是金屬還是絕緣體。

根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是否有對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、人都無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。它的誕生是在一場(chǎng)巨大煙霧的惡劣環(huán)境中，愛(ài)基一條有毒的河水中產(chǎn)生的，因?yàn)槿绱怂跃奕硕际切皭旱摹?/p>

芬尼爾見(jiàn)是自己最信任的戰(zhàn)神提爾，努里這才放下了心。隨著歷史遠(yuǎn)去，人都神話中的世界與今相距甚大，很多上古歷史已無(wú)據(jù)可考。

愛(ài)基瓦特海姆：侏儒居住的地方。努里諸神之子托爾是他最強(qiáng)有力的對(duì)手。