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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，样处如金融、样处互联网用户分析、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。对错误的判断进行纠正，微语我们的大脑便记住这一特征，并将大脑的模型进行重建，这样就能更准确的有性别的区别。
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，录精举个简单的例子：录精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。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、选0喜无监督学习、半监督学习以及强化学习。