重磅中船组还可以在图3E中观察到更无序的环境（图3F）。

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，新品如金融、新品互联网用户分析、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。发布利用机器学习解决问题的过程为定义问题-数据收集-建立模型-评估-结果分析。

首先，海装W海构建深度神经网络模型（图3-11），海装W海识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷，利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。那么在保证模型质量的前提下，陆上建立一个精确的小数据分析模型是目前研究者应该关注的问题，陆上目前已有部分研究人员建立了小数据模型[10,11]，但精度以及普适性仍需进一步优化验证。需要注意的是，上机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。

随后，重磅中船组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。新品这一理念受到了广泛的关注。

因此，发布2018年1月，美国加州大学伯克利分校的J.C.Agar[7]等人设计了机器学习工作流程，帮助我们理解和设计铁电材料。

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