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、远光技无监督学习、半监督学习以及强化学习。

本内容为作者独立观点，软件不代表材料人网立场。想要达到实际的应用水平，产品还需要有很多问题需要解决，比如开发使用的电解液和电极材料等。

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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，回户如金融、回户互联网用户分析、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。深度学习算法包括循环神经网络（RNN）、归人卷积神经网络（CNN）等[3]。

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，性提举个简单的例子：性提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。1前言材料的革新对技术进步和产业发展具有非常重要的作用，远光技但是传统开发新材料的过程，都采用的试错法，实验步骤繁琐，研发周期长，浪费资源。