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2023年 第27卷 第8期
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《工程(英文)》 >> 2023年 第27卷 第8期 doi: 10.1016/j.eng.2023.02.019
化学工程师的主动机器学习
Laboratory for Chemical Technology, Department of Materials, Textiles and Chemical Engineering, Ghent University, Ghent 9052, Belgium
通过将机器学习与实验设计相结合,从而实现所谓的主动机器学习,可以进行更高效、更低成本的研究。机器学习算法在研究跨越化学工程的所有长度尺度的过程中更加灵活,并且优于传统的实验算法设计。虽然主动机器学习算法日趋成熟,但它们的应用却很落后。在本文中,我们指出了主动机器学习面临的 三种挑战,即说服实验研究者、数据创建的灵活性和主动机器学习算法的鲁棒性,并讨论了克服这些挑战的方法。由于自动化程度的不断提高以及能够推动新发现的更高效算法的出现,主动机器学习在化学工程领域的前景光明。
主动机器学习 ; 主动学习 ; 贝叶斯优化 ; 化学工程 ; 实验设计
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